基于LangChain+LLM的本地知识库问答：从企业单文档问答到批量文档问答

第五部分介绍了基于LangChain和ChatGLM-6B的本地知识库问答的应用实现。LangChain是连接本地知识库和LLM的桥梁，支持调用多种不同模型，提供统一的操作接口。LangChain应用通过多个组件实现，包括模型、提示、记忆、索引、链和代理。通过LangChain+LLM实现本地知识库问答的核心步骤包括加载文件、文本向量化、存储到向量数据库、问句向量化、匹配最相似的文本、将文本作为上下文和问题添加到prompt中，最后提交给LLM生成回答。该项目的架构图包括models、loader、textsplitter、chains、content、vector_store和configs等七个模块。其中，vectorstores.py文件使用FAISS库进行相似度搜索，local_doc_qa.py文件实现了基于文档的问答任务，bing_search.py文件使用Bing搜索API进行搜索。text_load.py文件初始化了pinecone和OpenAI的相关配置。