如何构建一个基于RAG、ChromaDB和记忆的AI驱动私人文档搜索应用
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原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了如何利用LangChain库构建一个具备历史感知的问答系统。该系统通过结合聊天历史和用户提问，能够生成独立的问题并提供简洁的答案。
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关键要点
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本文介绍了如何利用LangChain库构建历史感知的问答系统。
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该系统结合聊天历史和用户提问，生成独立的问题并提供简洁的答案。
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使用ChatOpenAI模型，设置温度为0.0以确保回答的稳定性。
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通过相似性搜索从向量存储中检索相关信息。
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系统提示用于将聊天历史和用户问题结合，形成独立的问题。
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创建历史感知检索器以处理聊天历史。
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问答系统提示指导如何使用检索到的上下文回答问题。
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如果无法回答问题，系统会明确表示不知道答案。
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最终构建了一个结合历史感知和问答能力的链式系统。
❓
延伸问答
如何利用LangChain库构建问答系统？
可以通过结合聊天历史和用户提问，利用LangChain库构建一个历史感知的问答系统。
该系统如何处理聊天历史？
系统创建了一个历史感知检索器，以处理聊天历史并生成独立的问题。
使用ChatOpenAI模型时需要注意什么？
在使用ChatOpenAI模型时，设置温度为0.0可以确保回答的稳定性。
系统如何生成独立的问题？
系统通过结合聊天历史和用户问题，使用特定的提示生成独立的问题。
如果系统无法回答问题，会怎样处理？
如果系统无法回答问题，它会明确表示不知道答案。
构建的系统有什么核心功能？
构建的系统结合了历史感知和问答能力，能够提供简洁的答案。
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