基于RAG的知識庫問答系統(tǒng)

結(jié)合語義檢索與大語言模型技術(shù)，實現(xiàn)基于私有知識庫的智能問答解決方案。采用兩階段處理架構(gòu)，可快速定位相關(guān)文檔并生成精準(zhǔn)回答。

核心功能

1. 知識向量化引擎

   • 支持多語言文本嵌入（all-MiniLM-L6-v2模型）
   • 自動生成768維語義向量
   • 毫秒級相似度匹配（FAISS索引）

2. 智能問答引擎

   • 上下文感知問答生成
   • 知識庫內(nèi)容優(yōu)先回答策略
   • 自動回退通用回答機(jī)制

技術(shù)架構(gòu)

數(shù)據(jù)流架構(gòu)：
[用戶提問] → 向量編碼 → FAISS檢索 → 上下文構(gòu)造 → LLM生成 → [結(jié)構(gòu)化回答]組件棧：
- 語義編碼層：Sentence-Transformers
- 向量檢索層：FAISS
- 生成層：Deepseek LLM

典型應(yīng)用場景

1. 企業(yè)知識庫智能客服
2. 技術(shù)文檔即時問答
3. 領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)構(gòu)建
4. 教育知識檢索輔助

快速開始示例

# 初始化知識庫
documents = ["華為成立于1987年，總部位于深圳","深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個子領(lǐng)域","TCP/IP協(xié)議包含四層網(wǎng)絡(luò)模型"
]# 執(zhí)行問答流程
question = "華為的總部在哪里？"
related_docs = search_knowledge_base(question)
answer = generate_answer_with_openai(question, related_docs)

注意事項

1. 知識庫更新需重新構(gòu)建索引
2. API密鑰需加密存儲
3. 建議添加結(jié)果驗證機(jī)制
4. 文檔缺失時的降級處理策略

該解決方案特別適用于需要結(jié)合私有知識庫與生成式AI的場景，在保證回答準(zhǔn)確性的同時提供自然語言交互體驗。系統(tǒng)架構(gòu)支持水平擴(kuò)展，可輕松應(yīng)對萬級文檔規(guī)模的業(yè)務(wù)需求。

Python實現(xiàn)

from openai import OpenAI
import faiss
import numpy as np
from sentence_transformers import SentenceTransformer# 文檔集合
documents = ["The capital of France is Paris.","Python is a programming language.","The Eiffel Tower is in Paris.","The capital of the USA is Washington, D.C.","The Eiffel Tower is a famous landmark in Paris.",
]# 使用 sentence-transformers 獲取文檔的向量表示
model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")
doc_embeddings = model.encode(documents)# 創(chuàng)建 FAISS 索引
doc_embeddings_np = np.array(doc_embeddings).astype("float32")
index = faiss.IndexFlatL2(doc_embeddings_np.shape[1])  # 使用 L2 距離的索引
index.add(doc_embeddings_np)  # 將文檔向量添加到索引中# 查詢知識庫
def search_knowledge_base(query, k=2):query_embedding = model.encode([query])query_embedding_np = np.array(query_embedding).astype("float32")_, indices = index.search(query_embedding_np, 1)  # 獲取最相似的 k 個文檔return [documents[i] for i in indices[0]]# 使用 OpenAI API 生成回答
def generate_answer_with_openai(query, retrieved_docs):input_text = f"根據(jù)以下文檔內(nèi)容回答問題：{query}。文檔內(nèi)容如下：\n{retrieved_docs}"  # 合并問題和文檔client = OpenAI(api_key="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",base_url="https://api.deepseek.com",)response = client.chat.completions.create(model="deepseek-chat",messages=[{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant. Please answer the question based on the provided documents. If the documents do not contain enough information, you can provide a general answer."},{"role": "user","content": input_text,},  # 合并問題和文檔],stream=False,)answer = response.choices[0].message.contentreturn answer# 示例：生成回答
query = "What is the capital of France?"
retrieved_docs = search_knowledge_base(query)  # 查詢知識庫
answer = generate_answer_with_openai(query, retrieved_docs)  # 使用 OpenAI API 生成回答print('query: ', query)
print('retrieved_docs: ', retrieved_docs)
print("Answer:", answer)