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

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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