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使用Ollama、LangChain和ChromaDB的完全本地AI聊天机器人
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原文英文，约400词，阅读约需2分钟。
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内容提要
我搭建了一个完全离线的检索增强生成（RAG）聊天机器人，支持从Markdown和PDF文档中回答问题。该系统使用Ollama、LangChain和ChromaDB，用户可以上传文件，自动进行索引和嵌入，进行自然提问并获得带来源的答案，展示了本地AI工具的进步，私密且快速。
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关键要点
- 搭建了一个完全离线的检索增强生成（RAG）聊天机器人，支持从Markdown和PDF文档中回答问题。
- 使用Ollama进行本地LLM和嵌入，LangChain进行RAG编排和记忆，ChromaDB用于向量存储。
- 用户可以上传.md或.pdf文件，系统自动进行索引和嵌入，无需手动格式化。
- 文档被分割成小的上下文相关文本块，并使用nomic-embed-text模型进行本地嵌入。
- 嵌入结果存储在ChromaDB中，以便在查询时进行快速准确的相似性搜索。
- 用户可以提出自然语言问题，应用程序使用语义搜索检索最相关的文本块。
- 检索到的上下文传递给mistral或其他兼容的本地LLM，LangChain管理多轮问答的会话记忆。
- 每个答案都显示来源，包括文件名和内容片段，以便用户信任和追踪每个响应。
- 该项目展示了本地AI工具的进步，无需云API和复杂的GPU设备，仅用普通笔记本电脑即可构建功能完整的RAG聊天机器人。
- 该设置私密、快速，适合与个人知识库（内部文档、PDF、笔记）进行自然交互。
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延伸问答
如何搭建一个完全离线的AI聊天机器人？
可以使用Ollama、LangChain和ChromaDB搭建，支持从Markdown和PDF文档中回答问题。
这个聊天机器人支持哪些文件格式？
支持上传Markdown (.md) 和 PDF (.pdf) 文件。
聊天机器人如何处理用户提问？
用户可以提出自然语言问题，系统通过语义搜索检索相关文本块并生成答案。
使用这个聊天机器人有什么隐私优势？
该系统完全离线运行，无需云API，确保用户数据的私密性。
如何确保聊天机器人的回答来源可信？
每个答案都会显示来源，包括文件名和内容片段，便于用户追踪。
这个聊天机器人适合哪些使用场景？
适合与个人知识库（如内部文档、PDF、笔记）进行自然交互。
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