rag 大模型 示例代码

### 关于RAG大模型的示例代码 以下是基于LangChain实现的一个简单的RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统的示例代码。此代码展示了如何加载文档、分割文本、创建向量存储以及集成LLM进行问答。 #### 加载数据并分割文本 首先，通过`TextLoader`加载本地文件，并使用自定义分词器对文档进行语义切片： ```python from langchain.document_loaders import TextLoader from langchain_experimental.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter # 加载文档 loader = TextLoader('./example_data/document.txt') documents = loader.load() # 文本分割器配置 text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200) texts = text_splitter.split_documents(documents) ``` #### 创建嵌入和向量数据库 接着，利用Hugging Face预训练的嵌入模型生成文档的向量表示，并将其存储在FAISS索引中以便快速检索[^3]。 ```python from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings from langchain_community.vectorstores import FAISS # 初始化嵌入模型 embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2") # 构建向量存储 db = FAISS.from_documents(texts, embeddings) ``` #### 集成LLM完成问答任务 最后一步是设置一个语言模型来解析用户的查询并向用户提供最终答案。这里我们选用Ollama作为演示[^3]: ```python from langchain_community.llms import Ollama from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain # 定义LLM llm = Ollama(base_url="http://localhost:11434", model="llama2") # 装载QA链路 qa_chain = load_qa_chain(llm, chain_type="stuff") def answer_question(query): docs = db.similarity_search(query) # 搜索最相似的文档片段 result = qa_chain.run(input_documents=docs, question=query) # 使用LLM生成答案 return result ``` 以上是一个基础版本的RAG系统实现流程[^4]。完整的项目源码可以在多个开源平台上找到，比如GitHub上的某些仓库专门提供了此类应用案例的研究资源[^1]。 ###