引言
知识问答系统（KQA）是自然语言处理领域的核心技术之一，它能够帮助用户从大量数据中快速准确地检索到所需信息。知识问答系统成为了帮助个人和企业快速获取、筛选和处理信息的重要工具。它们在很多领域都发挥着重要作用，例如在线客服、智能助手、数据分析和决策支持等。
Langchain不仅提供了构建基本问答系统的必要模块，还支持更为复杂和高级的问答场景。例如，它可以处理结构化数据和代码，使得我们能够针对数据库或代码库进行问答。这极大地扩展了知识问答系统的应用范围，使其能够适应更多复杂的实际需求。本篇文章将通过一个简单的实战例子，介绍如何使用Langchain构建基本的知识问答系统。
实战
下面，我们将通过实战例子手把手介绍如何使用Langchain搭建知识问答系统。
1. 文档加载和预处理
构建知识问答系统的第一步是加载和预处理文档。Langchain提供了WebBaseLoader模块，可以帮助我们轻松加载文档：
from langchain.document_loaders import WebBaseLoader
# 加载文档
loader = WebBaseLoader("https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/")
documents = loader.load()
加载文档后，我们需要对文档进行预处理，以便后续处理。RecursiveCharacterTextSplitter模块可以帮助我们将文档切割成小块，便于处理：
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
# 文档切割
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)
2. 文本嵌入
文本嵌入是将文本转换为向量的过程，它是自然语言处理的基础。Langchain提供了OpenAIEmbeddings模块，可以帮助我们快速实现文本嵌入：
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
# 创建嵌入
embeddings = OpenAIEmbeddings()
3. 构建向量存储库
向量存储库是存储文档嵌入的地方。通过Chroma模块，我们可以方便地创建和管理向量存储库：
from langchain.vectorstores import Chroma
# 构建向量存储库
docsearch = Chroma.from_documents(texts, embeddings)
4. 构建检索QA链
检索QA链是知识问答系统的核心，它负责处理用户的查询，并从向量存储库中检索相关文档：
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import OpenAI
# 构建检索QA链
qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=OpenAI(), chain_type="stuff", retriever=docsearch.as_retriever())
5. 查询执行和结果获取
最后，我们可以执行用户的查询，并从系统中获取答案：
# 执行查询
query = "What is Task Decomposition?"
answer = qa.run(query)
总结
通过Langchain库，我们快速搭建出了一个基础的知识问答系统。不仅如此，Langchain还提供了丰富的模块和功能，使得开发者可以根据项目的需求定制问答系统。例如，我们可以使用不同的文档加载器、文本切割器和向量存储库，来适应不同类型和规模的数据。此外，Langchain还支持多种检索和问答模式，如Retrieval-augmented Generation (RAG)模式，使得我们能够构建出更为高级和复杂的知识问答系统。
如何学习AI大模型？
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集
👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓
