【RAG】自主RAG案例讲解 - 基于GPT-4o和向量数据库

目录

一、案例简介

二、案例目标

三、技术栈与核心依赖

3.1 主要技术栈

3.2 核心依赖

四、项目配置

4.1 数据库配置

4.2 启动PgVector数据库

4.3 环境要求

五、项目结构

文件说明

六、核心代码实现

6.1 AI助手初始化

6.2 文档添加功能

6.3 查询处理

6.4 Web界面实现

七、运行与测试

7.1 安装依赖

7.2 启动数据库

7.3 运行应用

7.4 使用步骤

7.5 测试示例

八、实现思路与扩展建议

8.1 核心设计思想

8.2 技术亮点

8.3 扩展建议

功能扩展

性能优化

安全增强

8.4 可能的优化方向

九、完整源码

autorag.py

requirements.txt

一、案例简介

本案例实现了一个自主检索增强生成（Autonomous RAG）系统，使用 OpenAI 的 GPT-4o-mini 模型和 PgVector 向量数据库。该系统能够智能地决策何时搜索知识库，何时搜索互联网，为用户提供准确、全面的答案。

二、案例目标

• 核心功能：构建一个能够自主决策的 RAG 系统，优先从知识库检索信息，必要时自动搜索互联网
• 技术要点：
  • 掌握向量数据库（PgVector）的使用方法
  • 理解知识库构建和文档嵌入流程
  • 学习 AI Agent 的自主决策机制
  • 实现对话历史持久化存储
• 预期效果：用户可以上传 PDF 文档构建知识库，并通过自然语言提问获得准确答案