如何使用langchain对本地文件进行构建RAG

<think>好的，我现在要解决用户的问题，关于如何使用LangChain构建基于本地文件的RAG系统。首先，我需要回顾用户提供的资料和之前的对话历史，确保理解正确。 用户提到他们想了解如何构建本地文件的RAG系统，并希望有示例代码。根据引用[1]，用户之前已经有一个指南，构建了本地运行的RAG应用，涉及环境设置、文档加载、创建索引、模型设置和链式问答。引用[2]是关于Java开发者使用LangChain4j的例子，但用户现在可能需要Python的解决方案，因为之前的示例代码都是Python的。 首先，我需要确认用户的需求是使用Python和LangChain，而不是Java。用户之前的问题中已经展示了Python代码，所以应该继续用Python回答。接下来，用户的问题包括构建RAG系统的步骤，可能需要详细的流程和代码示例。 我需要考虑RAG系统的基本组成部分：文档加载、文本分块、向量存储、检索和生成。根据用户之前的回答，他们提到使用WebBaseLoader，但现在需要处理本地文件，所以应该换成适合本地文件的加载器，比如DirectoryLoader或PyPDFLoader。 文档加载部分，可能需要使用不同的加载器来处理各种格式的文件，比如PDF、Word、TXT等。例如，使用PyMuPDFLoader处理PDF，Docx2txtLoader处理Word，TextLoader处理文本文件。然后，将这些文档分块，可能用RecursiveCharacterTextSplitter。 接下来是创建向量存储，需要用到嵌入模型，比如HuggingFaceEmbeddings，以及向量数据库，比如FAISS。然后，设置检索器，基于向量存储进行相似性搜索。 模型设置部分，用户可能需要一个本地运行的LLM，比如GPT4All或Llama.cpp，这样可以不依赖网络。需要示例代码展示如何加载本地模型并与LangChain集成。 最后，创建问答链，将检索器和生成模型结合起来，处理用户的问题，返回基于检索到的文档的答案。 在代码示例中，需要确保各部分正确连接，比如加载文档、分块、创建向量存储、检索，然后生成回答。还要注意依赖库的安装，比如安装langchain、faiss-cpu、gpt4all等。 可能需要考虑异常处理，比如文件路径错误，或者模型加载失败的情况，但示例代码可能先以基础版本呈现，再提到优化点。 用户可能还关心如何优化分块策略，选择合适的块大小和重叠，或者如何处理不同格式的文档。此外，可能提到性能优化，比如使用更高效的嵌入模型或向量数据库。 需要确保代码符合LangChain的最新版本，比如使用正确的导入路径，避免弃用警告，比如从langchain_community导入模块，而不是旧的路径。 最后，生成相关问题，帮助用户深入理解，比如如何选择嵌入模型、优化检索策略、处理大文件等。</think>以下是如何使用LangChain构建基于本地文件的RAG系统的分步指南，包含完整代码示例和技术细节： --- ### 一、环境准备（Python 3.8+） 安装依赖库： ```bash pip install langchain faiss-cpu sentence-transformers gpt4all pypdf python-docx ``` --- ### 二、核心代码实现 #### 1. 文档加载模块 ```python from langchain_community.document_loaders import ( PyPDFLoader, Docx2txtLoader, TextLoader ) from langchain_community.document_loaders.directory import DirectoryLoader def load_documents(path: str): # 支持PDF/Word/TXT格式 loader_config = { ".pdf": (PyPDFLoader, {}), ".docx": (Docx2txtLoader, {}), ".txt": (TextLoader, {"encoding": "utf-8"}) } loader = DirectoryLoader( path, glob="**/[!.]*", # 忽略隐藏文件 loader_kwargs=loader_config, show_progress=True ) return loader.load() ``` #### 2. 文本分块处理 ```python from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=1000, chunk_overlap=200, length_function=len, separators=["\n\n", "\n", "(?<=\. )", " "] ) docs = load_documents("./knowledge_base/") splits = text_splitter.split_documents(docs) ``` #### 3. 向量存储构建 ```python from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings from langchain_community.vectorstores import FAISS embedding_model = HuggingFaceEmbeddings( model_name="sentence-transformers/all-mpnet-base-v2", model_kwargs={'device': 'cpu'} ) vector_store = FAISS.from_documents( splits, embedding_model, normalize_L2=True # 提升余弦相似度计算精度 ) vector_store.save_local("faiss_index") # 持久化存储 ``` #### 4. 本地LLM集成 ```python from langchain_community.llms import GPT4All local_llm = GPT4All( model="./models/mistral-7b-instruct-v0.1.Q4_0.gguf", max_tokens=2048, temp=0.3, repeat_penalty=1.1 ) ``` #### 5. 构建RAG链 ```python from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.prompts import PromptTemplate custom_prompt = PromptTemplate( template="""基于以下上下文和你的知识库回答问题： Context: {context} 问题: {question} 回答时请使用中文且保持专业性:""", input_variables=["context", "question"] ) rag_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm=local_llm, retriever=vector_store.as_retriever(search_kwargs={"k": 5}), chain_type="stuff", chain_type_kwargs={"prompt": custom_prompt}, return_source_documents=True ) ``` --- ### 三、使用示例 ```python query = "如何预防网络安全攻击？" result = rag_chain({"query": query}) print(f"问题: {query}") print(f"答案: {result['result']}") print("参考来源:") for doc in result['source_documents']: print(f"- {doc.metadata['source']} (Page {doc.metadata.get('page', 'N/A')})") ``` --- ### 四、性能优化建议 1. **分块策略优化** - 使用语义分块器提升上下文连贯性： ```python from langchain_experimental.text_splitter import SemanticChunker from langchain_community.embeddings import OllamaEmbeddings text_splitter = SemanticChunker( embeddings=OllamaEmbeddings(), breakpoint_threshold_type="percentile" ) ``` 2. **混合检索策略** ```python from langchain.retrievers import BM25Retriever, EnsembleRetriever bm25_retriever = BM25Retriever.from_documents(splits) ensemble_retriever = EnsembleRetriever( retrievers=[ vector_store.as_retriever(search_kwargs={"k": 3}), bm25_retriever ], weights=[0.7, 0.3] ) ``` 3. **缓存机制** ```python from langchain.cache import SQLiteCache import langchain langchain.llm_cache = SQLiteCache(database_path=".langchain.db") ``` --- ### 五、系统架构示意图 ```mermaid graph TD A[本地文件] --> B[文档加载] B --> C[文本分块] C --> D[向量存储] D --> E[检索器] E --> F[LLM生成] F --> G[答案输出] ``` ---