挑战本地知识库问答系统（RAG）
本地知识库问答系统（RAG）
利用 LangChain 的文档加载器（Document Loaders）、文本分割器、向量数据库以及检索链，构建一个支持 PDF/文本文档上传的智能问答系统。用户上传文档后，系统能够基于文档内容精准回答相关问题，而非依赖模型本身的训练知识。
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raglangchain向量数据库embedding
目标
- 使用 LangChain 的 PyPDFLoader 或 TextLoader 成功加载至少一份本地文档，并打印文档的页数/块数
- 使用 RecursiveCharacterTextSplitter 对文档进行分块，chunk_size 和 chunk_overlap 参数可自定义，并验证分块结果
- 将文本块通过 Embedding 模型向量化后存入向量数据库，并实现本地持久化
- 构建 RetrievalQA 检索链，能够根据用户输入的问题，从知识库中检索相关内容并生成准确回答
- 在回答中附带返回所引用的原始文档来源（source documents），让回答具备可溯源性
提示
- 加载 PDF 前请确保安装依赖：`pip install pypdf`，加载中文 PDF 时若出现乱码，可尝试 `UnstructuredPDFLoader` 替代
- chunk_size 设置过大会导致检索不精准，设置过小会丢失上下文语义——建议先用 500 字符测试，再根据回答质量调整
- 如果不想调用 OpenAI Embedding（需付费），可以用 `HuggingFaceEmbeddings` 加载本地免费模型，例如 `sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2` 支持中文
- 使用 `return_source_documents=True` 后，结果字典中有 `source_documents` 字段，可打印每个来源的 `metadata` 查看页码和文件名
- 向量库建立后用 `vectorstore.save_local()` 持久化，下次直接用 `FAISS.load_local()` 加载，避免重复向量化浪费 API 费用
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