RAG实操教程，LangChain + Llama2 | 创造你的个人LLM
内容提要
本文介绍了如何使用LangChain的RAG（检索增强生成）系统，通过上传PDF文件并向LLM提问来获取有关PDF的信息。教程重点介绍了环境设置、文件处理和数据库导入、文本切割和嵌入模型加载、将嵌入结果存储到VectorDB、启用LLM服务、设定Prompt、文本检索等步骤。通过这些步骤，可以实现自己的RAG系统并进行文本检索。
延伸解读
文本切割参数的实际影响
教程中设置chunk_size=100、chunk_overlap=5，意味着每个文本块最多100字符，相邻块重叠5字符。这种小尺寸切割能避免超出LLM的token限制，但可能将完整语义拆散。重叠部分有助于保持上下文连贯，但参数需根据文档类型调整。作者也提到chunk优化是后续讨论话题，说明当前设置并非通用最优解。
嵌入模型与向量数据库的选型考量
文章选用Hugging Face的all-MiniLM-L6-v2生成嵌入，并存入ChromaDB。该模型轻量且支持CPU运行，适合本地实验。Chroma与LangChain集成度高，可直接通过接口操作。但教程未对比其他嵌入模型或向量数据库的性能差异，读者若处理大规模或特定领域数据，可能需要评估其他选项。
LLM服务启动的两种路径
教程提供两种连接Llama2的方式：一是用LangChain的LlamaCpp接口直接加载量化模型，简化服务启动；二是通过llama.cpp的API服务，以OpenAI兼容接口调用。前者适合快速原型，后者便于分离服务与客户端。注意使用API方式时，openai_api_key可随意填写，但需正确设置openai_api_base指向本地服务。
Prompt模板与模型适配
针对Llama2，教程使用ConditionalPromptSelector自动选择包含特殊token（如<<SYS>>、[INST]）的Prompt模板，而非Llama模型则使用通用模板。这能提升模型对指令的理解。同时，作者提醒LangChain的LLMChain调用方式已从run变为invoke，RetrievalQA也取代了VectorDBQA，读者需留意版本更新带来的API变化。
Q&A
如何使用LangChain的RAG系统上传PDF文件？
可以通过LangChain的文件加载器将PDF文件导入数据库，使用PyMuPDFLoader加载文件。
RAG系统的环境设置需要哪些步骤？
首先使用conda创建Python环境，并安装必要的库，如langchain、PyMuPDF等。
文本切割器的作用是什么？
文本切割器将文档切割成小块，以防止信息超出LLM的tokens限制。
如何将嵌入结果存储到VectorDB中？
使用Chroma将嵌入后的结果存储在VectorDB中，指定persist_directory以保存到磁盘。
如何启用LLM服务？
可以通过LangChain的LlamaCpp接口或其他API服务来启用LLM服务。
RAG系统如何进行文本检索？
用户发送QA，从数据库中检索文本，并将QA与检索文本结合发送给LLM进行回答。
