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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延伸问答
如何使用langchaingo实现rag应用的基本流程？
基本流程包括将知识库内容切分、向量化存入向量数据库、进行相似性检索、包装Prompt，并调用大语言模型分析返回答案。
在实现rag应用时，如何进行文档切分？
文档切分通过TextToChunks函数实现，chunkSize和chunkOverlap参数化以控制块的大小和重叠。
如何将切分后的文本块存储到向量数据库？
使用storeDocs函数将文档存储到向量数据库中，确保文档数组长度大于0。
如何从向量数据库中检索相关文档？
通过useRetriaver函数进行检索，设置分数阈值并获取与用户输入相关的文档。
如何调用大语言模型获取最终答案？
使用GetAnswer函数，将检索到的文档和用户的Prompt传入，模型将返回最终答案。
调优在rag应用中有什么重要性？
调优可以提高结果的预期值，确保最终结果更接近用户的实际需求。
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