基于Langchain构建本地大型语言模型（LLM）问答系统的经验分享

基于Langchain构建本地大型语言模型（LLM）问答系统的经验分享

https://download.csdn.net/download/xziyuan/89334371?spm=1001.2101.3001.9500

最近，我一直在探索如何利用Langchain来构建一个本地的大型语言模型问答系统。在这个过程中，我找到了一套源代码并进行了部署。以下是我在这个过程中的一些经验和笔记，希望对读者有所帮助。源代码已经上传，可以通过源码下载链接获取。

问答系统架构概览

目前的问答系统架构大致相同，可以概括为以下流程：

1. 内容抽取与向量化：将长文档分割成多个小块，每个块的大小通常小于向量模型能处理的最大上下文限制。分割策略可以简单，也可以复杂，例如在相邻块之间保留重复内容，以减少简单分割带来的信息损失，并增强块的上下文信息。

2. 块向量化：将分割后的块进行向量化处理，并存储在向量数据库中，如Elasticsearch、pg_vector或Faiss等。

3. ANN向量搜索：对于输入的查询（query），使用相同的嵌入模型进行向量化，然后在向量数据库中检索出n个最相关的文档。

4. 文档合并与LLM问答：将检索到的最近文档合并成上下文，并提供给大型语言模型（LLM）进行问答，构建相应的提示（prompt）。

源码分享

我分享的这套源码是同事提供的，已经上传至CSDN，可以0积分下载。我使用法律问答数据对其进行了测试，发现准确率相当令人满意。特别是使用API形式的chatglm-turbo模型，其性能明显优于本地7b参数的模型。

细节优化

虽然简单的问答系统架构大致相同，但在具体实现中有许多细节可以优化，例如如何更有效地分割文档、如何提高检索的召回率，以及如何构建有效的指令模板等。

通过这次研究和部署经验，我深刻体会到了构建一个高效、准确的问答系统需要考虑的诸多因素。希望我的分享能为有志于这一领域的同仁提供一些参考和启发。