基于 RAG 的大语言模型问答系统开发全流程

基于 RAG 的大语言模型问答系统开发全流程

摘要

本文详细介绍了基于检索增强生成（RAG）的大语言模型问答系统的完整开发流程。系统包含向量数据库构建、大模型微调、提示词设计及 Web 交互界面实现四个核心模块。我们使用 Python 作为主要开发语言，结合 Chroma 向量数据库和 LangChain 框架，实现了从文档处理到智能问答的全流程解决方案。本文涵盖技术原理、代码实现和系统部署等各个方面。

目录

1. 系统架构设计
2. 环境配置与依赖安装
3. 向量数据库构建模块
4. 大语言模型微调模块
5. 提示词工程与检索增强生成
6. Web 交互界面实现
7. 系统集成与性能优化
8. 部署与测试
9. 总结与展望

1. 系统架构设计

1.1 系统总体架构

基于 RAG 的问答系统采用分层架构设计，主要包含以下组件：

用户界面层 (Web前端) ↓ API网关层 (FastAPI) ↓ 业务逻辑层 (RAG核心引擎) ├── 查询处理模块 ├── 向量检索模块 ├── 上下文组装模块 └── 生成模块 ↓ 数据服务层 ├── 向量数据库 (Chroma) ├── 微调模型存储 └── 原始文档存储