二丫讲梵
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基于langchaingo实现知识库对接本地模型ollama的分步探索
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原文中文，约6000字，阅读约需15分钟。
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内容提要
本文介绍了使用langchaingo实现开发rag应用的流程。首先将知识库内容切分并向量化存入向量数据库，然后通过相似性检索找出匹配度高的答案，包装好Prompt。最后调用大语言模型进行分析并返回最终答案。通过示例代码演示了整个流程。文章提到调优可以提高结果预期值。
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关键要点
- 本文介绍了使用langchaingo实现rag应用的流程。
- 流程包括将知识库内容切分、向量化存入向量数据库、相似性检索、包装Prompt、调用大语言模型分析。
- 文章提供了示例代码以演示整个流程。
- 调优可以提高结果的预期值。
- 前置准备包括配置ollama模型和使用qdrant作为向量数据库。
- 文档切分通过TextToChunks函数实现，chunkSize和chunkOverlap参数化。
- 块儿文本向量化通过storeDocs函数实现，将文档存储到向量数据库。
- 用户输入后，通过useRetriaver函数查询向量数据库获取相关文档。
- 检索到的内容交给大语言模型处理，通过GetAnswer函数获取答案。
- 翻译功能通过Translate函数实现，将英文结果翻译为中文。
- 调试过程中发现模型可能影响翻译效果，需进行优化。
- 最终结果可能只有实际预期的50%不到，需通过调优提高结果质量。
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