一、技术框架与选型这篇文章中的选型并非适用于所有场景的最佳方案而是基于当前广泛应用和流行的技术模块。关于这些模块的具体特点以及可能的替代选型我们会在后续文章中进行详细分析与解读。1.1、技术框架与选型1.1.1、LangChainLangChain 是专为开发基于大型语言模型LLM应用而设计的全面框架其核心目标是简化开发者的构建流程使其能够高效创建 LLM 驱动的应用。1.1.2、索引流程 (文档解析模块pypdf)pypdf 是一个开源的 Python 库专门用于处理 PDF 文档。pypdf 支持 PDF 文档的创建、读取、编辑和转换操作能够有效提取和处理文本、图像及页面内容。1.1.3、索引流程 (文档分块模块RecursiveCharacterTextSplitter)采用 LangChain 默认的文本分割器 -RecursiveCharacterTextSplitter。该分割器通过层次化的分隔符从双换行符到单字符拆分文本旨在保持文本的结构和连贯性优先考虑自然边界如段落和句子。1.1.4、索引 / 检索流程 (向量化模型bge-small-zh-v1.5)bge-small-zh-v1.5 是由北京人工智能研究院BAAI智源开发的开源向量模型。虽然模型体积较小但仍然能够提供高精度和高效的中文向量检索。该模型的向量维度为 512最大输入长度同样为 512。1.1.5、索引 / 检索流程 (向量库Faiss)Faiss 全称 Facebook AI Similarity Search由 Facebook AI Research 团队开源的向量库因其稳定性和高效性在向量检索领域广受欢迎。1.1.5、生成流程 (大语言模型通义千问 Qwen)通义千问 Qwen 是阿里云推出的一款超大规模语言模型支持多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解以及多语言处理在模型性能和工程应用中表现出色。采用云端 API 服务注册有 1,000,000 token 的免费额度。1.2、技术框架与选型的流程图流程图LangChain提供用于构建 LLM RAG 的应用程序框架。索引流程使用 pypdf 对文档进行解析并提取信息随后采用RecursiveCharacterTextSplitter 对文档内容进行分块chunks最后利用 bge-small-zh-v1.5 将分块内容进行向量化处理并将生成的向量存储在 Faiss 向量库中。检索流程使用 bge-small-zh-v1.5 对用户的查询Query进行向量化处理然后通过 Faiss 向量库对查询向量和文本块向量进行相似度匹配从而检索出与用户查询最相似的前 top-k 个文本块chunk。生成流程通过设定提示模板Prompt将用户的查询与检索到的参考文本块组合输入到 Qwen 大模型中生成最终的 RAG 回答。二、开发环境与技术库我们采用 Python 编程语言Python 版本 3.8 及以上运行于 Linux 操作系统下。结合上述的技术框架与选型我们的开发环境需要按照以下步骤进行准备2.1、创建并激活虚拟环境目的是隔离项目依赖避免项目之间冲突。先在命令行窗口中执行指令定位到具体的 RAG 项目文件夹然后在命令行中执行以下指令# 创建名为rag_env的虚拟环境python3 -m venv rag_env# 激活虚拟环境source rag_env/bin/activate2.2、安装技术依赖库2.2.1、安装技术依赖库安装langchain和langchain_communityLLM RAG 的技术框架及其扩展。安装pypdf处理 PDF 文档的解析库。安装sentence-transformers运行指定文本嵌入模型 bge-small-zh-v1.5 的模型库。安装faiss-cpu高效相似度搜索的 Faiss 向量库。安装dashscope与阿里云 Qwen 大模型 API 的集成库。2.2.2、安装技术依赖库的命令首先升级 pip 版本以确保兼容性在命令行中执行以下指令。# 升级pip版本以确保兼容性pip install --upgrade pip然后安装上述技术依赖库在命令行中执行以下指令pip install langchain langchain_community pypdf sentence-transformers faiss-cpu dashscope如果无法连接可以使用国内镜像站点在命令行中执行以下指令pip install langchain langchain_community pypdf sentence-transformers faiss-cpu dashscope -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple2.2.3、下载 bge-small-zh-v1.5 模型该模型的文件已包含在 Gitee 上托管的项目中的 bge-small-zh-v1.5 文件夹内你可以直接下载到 RAG 项目的根目录中模型大小 95.8M在命令行中执行以下指令git clone https://gitee.com/techleadcy/rag_app.git下载完成后检查 rag_app 项目中 bge-small-zh-v1.5 文件夹中是否包含pytorch_model.bin 文件。该库中同时包含了本文章的 RAG 核心流程代码 rag_app_lesson2.py 及测试 PDF 文档 test_lesson2.pdf。三、RAG 核心流程代码在实战过程中你不仅可以快速构建 RAG 应用还能够在研发过程中深入理解其背后的技术逻辑与核心原理。为此我在代码的每一行添加了必要的注释并对每段流程代码进行了归纳和解释旨在通过实战代码增强你对 RAG 技术的理解。整个流程代码分为模块库的引入、索引流程、检索流程、生成流程以及测试代码几部分进行精细讲解具体的代码位于 Gitee 项目库中的 rag_app_lesson2.py 文件中。3.1、模块库的引入模块库引入的代码如下from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader # PDF文档提取from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter # 文档拆分chunkfrom sentence_transformers import SentenceTransformer # 加载和使用Embedding模型import faiss # Faiss向量库import numpy as np # 处理嵌入向量数据用于Faiss向量检索import dashscope #调用Qwen大模型from http import HTTPStatus #检查与Qwen模型HTTP请求状态import os # 引入操作系统库后续配置环境变量与获得当前文件路径使用os.environ[TOKENIZERS_PARALLELISM] false # 不使用分词并行化操作, 避免多线程或多进程环境中运行多个模型引发冲突或死锁# 设置Qwen系列具体模型及对应的调用API密钥从阿里云百炼大模型服务平台获得qwen_model qwen-turboqwen_api_key your_api_key阿里云百炼大模型服务平台获取的 Qwen 大模型的 API 密钥流程如下打开阿里云百炼大模型服务平台 点击立即开通登陆阿里云 / 支付宝 / 钉钉账号点击模型广场搜索 通义千问 -Turbo点击 API 调用示例点击查看我的 API-KEY继续点击弹出框中的查看复制 API-KEY将 API-KEY 替换代码中 qwen_api_key “your_api_key”点击模型详情可以看到模型 Model 英文名称赋值 qwen_model 参数。可以看到剩余额度当前阿里云提供 1,000,000 次的免费模型额度如果需要尝试其他模型可以对应赋值上述代码中 qwen_model 参数及 qwen_api_key 参数。上代码导入了我们在 RAG 流程中需要使用的核心模块及大模型参数等配置这些模块和配置将在后续的索引、检索和生成流程中调用使用。3.2、索引流程索引流程的代码如下def load_embedding_model(): 加载bge-small-zh-v1.5模型 :return: 返回加载的bge-small-zh-v1.5模型 print(f加载Embedding模型中) # SentenceTransformer读取绝对路径下的bge-small-zh-v1.5模型非下载 embedding_model SentenceTransformer(os.path.abspath(rag_app/bge-small-zh-v1.5)) print(fbge-small-zh-v1.5模型最大输入长度: {embedding_model.max_seq_length}) return embedding_modeldef indexing_process(pdf_file, embedding_model): 索引流程加载PDF文件并将其内容分割成小块计算这些小块的嵌入向量并将其存储在FAISS向量数据库中。 :param pdf_file: PDF文件路径 :param embedding_model: 预加载的嵌入模型 :return: 返回Faiss嵌入向量索引和分割后的文本块原始内容列表 # PyPDFLoader加载PDF文件忽略图片提取 pdf_loader PyPDFLoader(pdf_file, extract_imagesFalse) # 配置RecursiveCharacterTextSplitter分割文本块库参数每个文本块的大小为512字符非token相邻文本块之间的重叠128字符非token text_splitter RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size512, chunk_overlap128 ) # 加载PDF文档,提取所有页的文本内容 pdf_content_list pdf_loader.load() # 将每页的文本内容用换行符连接合并为PDF文档的完整文本 pdf_text \n.join([page.page_content for page in pdf_content_list]) print(fPDF文档的总字符数: {len(pdf_text)}) # 将PDF文档文本分割成文本块Chunk chunks text_splitter.split_text(pdf_text) print(f分割的文本Chunk数量: {len(chunks)}) # 文本块转化为嵌入向量列表normalize_embeddings表示对嵌入向量进行归一化用于准确计算相似度 embeddings [] for chunk in chunks: embedding embedding_model.encode(chunk, normalize_embeddingsTrue) embeddings.append(embedding) print(文本块Chunk转化为嵌入向量完成) # 将嵌入向量列表转化为numpy数组Faiss向量库操作需要numpy数组输入 embeddings_np np.array(embeddings) # 获取嵌入向量的维度每个向量的长度 dimension embeddings_np.shape[1] # 使用余弦相似度创建FAISS索引 index faiss.IndexFlatIP(dimension) # 将所有的嵌入向量添加到FAISS索引中后续可以用来进行相似性检索 index.add(embeddings_np) print(索引过程完成.) return index, chunks上述代码实现了 RAG 技术中的索引流程首先使用 PyPDFLoader 加载并预处理 PDF 文档将其内容提取并合并为完整文本。接着利用接着利用 RecursiveCharacterTextSplitter 将文本分割为每块 512 字符非 token、重叠 128 字符非 token的文本块并通过预加载的 bge-small-zh-v1.5 嵌入模型将这些文本块转化为归一化的嵌入向量。最终这些嵌入向量被存储在基于余弦相似度的 Faiss 向量库中以支持后续的相似性检索和生成任务。为更清晰地展示 RAG 流程的各个细节当前代码未涉及多文档处理、嵌入模型的效率优化与并行处理。此外Faiss 向量目前仅在内存中存储未考虑持久化存储问题。以及文档解析、文本分块、嵌入模型与向量库的技术选型后续文章将逐步深入探讨并以上述代码作为基础持续优化。3.3、检索流程检索流程的代码如下def retrieval_process(query, index, chunks, embedding_model, top_k3): 检索流程将用户查询Query转化为嵌入向量并在Faiss索引中检索最相似的前k个文本块。 :param query: 用户查询语句 :param index: 已建立的Faiss向量索引 :param chunks: 原始文本块内容列表 :param embedding_model: 预加载的嵌入模型 :param top_k: 返回最相似的前K个结果 :return: 返回最相似的文本块及其相似度得分 # 将查询转化为嵌入向量normalize_embeddings表示对嵌入向量进行归一化 query_embedding embedding_model.encode(query, normalize_embeddingsTrue) # 将嵌入向量转化为numpy数组Faiss索引操作需要numpy数组输入 query_embedding np.array([query_embedding]) # 在 Faiss 索引中使用 query_embedding 进行搜索检索出最相似的前 top_k 个结果。 # 返回查询向量与每个返回结果之间的相似度得分在使用余弦相似度时值越大越相似排名列表distances最相似的 top_k 个文本块在原始 chunks 列表中的索引indices。 distances, indices index.search(query_embedding, top_k) print(f查询语句: {query}) print(f最相似的前{top_k}个文本块:) # 输出查询出的top_k个文本块及其相似度得分 results [] for i in range(top_k): # 获取相似文本块的原始内容 result_chunk chunks[indices[0][i]] print(f文本块 {i}:\n{result_chunk}) # 获取相似文本块的相似度得分 result_distance distances[0][i] print(f相似度得分: {result_distance}\n) # 将相似文本块存储在结果列表中 results.append(result_chunk) print(检索过程完成.) return results上述代码实现了 RAG 技术中的检索流程。首先用户的查询Query被预加载的 bge-small-zh-v1.5 嵌入模型转化为归一化的嵌入向量进一步转换为 numpy 数组以适配 Faiss 向量库的输入格式。然后利用 Faiss 向量库中的向量检索功能计算查询向量与存储向量之间的余弦相似度从而筛选出与查询最相似的前 top_k 个文本块。这些文本块及其相应的相似度得分被逐一输出相似文本块存储在结果列表中最终返回供后续生成过程使用。3.4、生成流程生成流程的代码如下def generate_process(query, chunks): 生成流程调用Qwen大模型云端API根据查询和文本块生成最终回复。 :param query: 用户查询语句 :param chunks: 从检索过程中获得的相关文本块上下文chunks :return: 返回生成的响应内容 # 设置Qwen系列具体模型及对应的调用API密钥从阿里云大模型服务平台百炼获得 llm_model qwen_model dashscope.api_key qwen_api_key # 构建参考文档内容格式为“参考文档1: \n 参考文档2: \n ...”等 context for i, chunk in enumerate(chunks): context f参考文档{i1}: \n{chunk}\n\n # 构建生成模型所需的Prompt包含用户查询和检索到的上下文 prompt f根据参考文档回答问题{query}\n\n{context} print(f生成模型的Prompt: {prompt}) # 准备请求消息将prompt作为输入 messages [{role: user, content: prompt}] # 调用大模型API云服务生成响应 try: responses dashscope.Generation.call( model llm_model, messagesmessages, result_formatmessage, # 设置返回格式为message streamTrue, # 启用流式输出 incremental_outputTrue # 获取流式增量输出 ) # 初始化变量以存储生成的响应内容 generated_response print(生成过程开始:) # 逐步获取和处理模型的增量输出 for response in responses: if response.status_code HTTPStatus.OK: content response.output.choices[0][message][content] generated_response content print(content, end) # 实时输出模型生成的内容 else: print(f请求失败: {response.status_code} - {response.message}) return None # 请求失败时返回 None print(\n生成过程完成.) return generated_response except Exception as e: print(f大模型生成过程中发生错误: {e}) return None上述代码实现了 RAG 流程中的生成过程。首先结合用户查询与检索到的文本块内容组织成大模型提示词Prompt。随后代码通过调用 Qwen 大模型云端 API将构建好的 Prompt 发送给大模型并利用流式输出的方式逐步获取模型生成的响应内容实时输出并汇总为最终的生成结果。3.5、测试脚本测试脚本的代码如下def main(): print(RAG过程开始.) query下面报告中涉及了哪几个行业的案例以及总结各自面临的挑战 embedding_model load_embedding_model() # 索引流程加载PDF文件分割文本块计算嵌入向量存储在FAISS向量库中内存 index, chunks indexing_process(rag_app/test_lesson2.pdf, embedding_model) # 检索流程将用户查询转化为嵌入向量检索最相似的文本块 retrieval_chunks retrieval_process(query, index, chunks, embedding_model) # 生成流程调用Qwen大模型生成响应 generate_process(query, retrieval_chunks) print(RAG过程结束.)if __name__ __main__: main()在命令行窗口中执行指令定位到具体的 RAG 项目文件夹在命令行中执行以下指令即可开始 RAG 应用测试source rag_env/bin/activate # 激活虚拟环境python rag_app/rag_app_lesson2.py # 执行RAG应用脚本测试代码通过 main() 函数串联各个步骤从索引到生成确保 RAG 的各个环节顺畅执行准确完成了下面报告中涉及了哪几个行业的案例以及总结各自面临的挑战的 RAG 问答任务。正确运行结果如下所示RAG过程开始.加载Embedding模型中bge-small-zh-v1.5模型最大输入长度token: 512PDF文档的总字符数: 9135分割的文本Chunk数量: 24文本块Chunk转化为嵌入向量完成索引过程完成.查询语句: 下面报告中涉及了哪几个行业的案例以及总结各自面临的挑战最相似的前3个文本块:文本块 0: 面的数字化转型。2.3.2面临的挑战......相似度得分: 0.5915016531944275文本块 1: ...... 相似度得分: 0.5728524327278137文本块 2: ...... 相似度得分: 0.5637902617454529检索过程完成.生成模型的Prompt: 根据参考文档回答问题下面报告中涉及了哪几个行业的案例以及总结各自面临的挑战参考文档1: 面的数字化转型。2.3.2面临的挑战...参考文档2: ......参考文档3: ......生成过程开始:参考文档中涉及了三个行业的案例及其面临的挑战1.### 制造业...... 2. ### 零售业...... 3. ### 金融业......### 数字化转型解决方案概述-**制造业**...... -**零售业**...... -**金融业**......这些案例强调了不同行业在数字化转型过程中面临的独特挑战......生成过程完成.RAG过程结束.学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁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】
RAG开发从入门到精通：手把手教你从0到1搭建应用（非常详细），小白也能看懂，收藏这一篇就够了！
发布时间：2026/5/25 19:40:08
一、技术框架与选型这篇文章中的选型并非适用于所有场景的最佳方案而是基于当前广泛应用和流行的技术模块。关于这些模块的具体特点以及可能的替代选型我们会在后续文章中进行详细分析与解读。1.1、技术框架与选型1.1.1、LangChainLangChain 是专为开发基于大型语言模型LLM应用而设计的全面框架其核心目标是简化开发者的构建流程使其能够高效创建 LLM 驱动的应用。1.1.2、索引流程 (文档解析模块pypdf)pypdf 是一个开源的 Python 库专门用于处理 PDF 文档。pypdf 支持 PDF 文档的创建、读取、编辑和转换操作能够有效提取和处理文本、图像及页面内容。1.1.3、索引流程 (文档分块模块RecursiveCharacterTextSplitter)采用 LangChain 默认的文本分割器 -RecursiveCharacterTextSplitter。该分割器通过层次化的分隔符从双换行符到单字符拆分文本旨在保持文本的结构和连贯性优先考虑自然边界如段落和句子。1.1.4、索引 / 检索流程 (向量化模型bge-small-zh-v1.5)bge-small-zh-v1.5 是由北京人工智能研究院BAAI智源开发的开源向量模型。虽然模型体积较小但仍然能够提供高精度和高效的中文向量检索。该模型的向量维度为 512最大输入长度同样为 512。1.1.5、索引 / 检索流程 (向量库Faiss)Faiss 全称 Facebook AI Similarity Search由 Facebook AI Research 团队开源的向量库因其稳定性和高效性在向量检索领域广受欢迎。1.1.5、生成流程 (大语言模型通义千问 Qwen)通义千问 Qwen 是阿里云推出的一款超大规模语言模型支持多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解以及多语言处理在模型性能和工程应用中表现出色。采用云端 API 服务注册有 1,000,000 token 的免费额度。1.2、技术框架与选型的流程图流程图LangChain提供用于构建 LLM RAG 的应用程序框架。索引流程使用 pypdf 对文档进行解析并提取信息随后采用RecursiveCharacterTextSplitter 对文档内容进行分块chunks最后利用 bge-small-zh-v1.5 将分块内容进行向量化处理并将生成的向量存储在 Faiss 向量库中。检索流程使用 bge-small-zh-v1.5 对用户的查询Query进行向量化处理然后通过 Faiss 向量库对查询向量和文本块向量进行相似度匹配从而检索出与用户查询最相似的前 top-k 个文本块chunk。生成流程通过设定提示模板Prompt将用户的查询与检索到的参考文本块组合输入到 Qwen 大模型中生成最终的 RAG 回答。二、开发环境与技术库我们采用 Python 编程语言Python 版本 3.8 及以上运行于 Linux 操作系统下。结合上述的技术框架与选型我们的开发环境需要按照以下步骤进行准备2.1、创建并激活虚拟环境目的是隔离项目依赖避免项目之间冲突。先在命令行窗口中执行指令定位到具体的 RAG 项目文件夹然后在命令行中执行以下指令# 创建名为rag_env的虚拟环境python3 -m venv rag_env# 激活虚拟环境source rag_env/bin/activate2.2、安装技术依赖库2.2.1、安装技术依赖库安装langchain和langchain_communityLLM RAG 的技术框架及其扩展。安装pypdf处理 PDF 文档的解析库。安装sentence-transformers运行指定文本嵌入模型 bge-small-zh-v1.5 的模型库。安装faiss-cpu高效相似度搜索的 Faiss 向量库。安装dashscope与阿里云 Qwen 大模型 API 的集成库。2.2.2、安装技术依赖库的命令首先升级 pip 版本以确保兼容性在命令行中执行以下指令。# 升级pip版本以确保兼容性pip install --upgrade pip然后安装上述技术依赖库在命令行中执行以下指令pip install langchain langchain_community pypdf sentence-transformers faiss-cpu dashscope如果无法连接可以使用国内镜像站点在命令行中执行以下指令pip install langchain langchain_community pypdf sentence-transformers faiss-cpu dashscope -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple2.2.3、下载 bge-small-zh-v1.5 模型该模型的文件已包含在 Gitee 上托管的项目中的 bge-small-zh-v1.5 文件夹内你可以直接下载到 RAG 项目的根目录中模型大小 95.8M在命令行中执行以下指令git clone https://gitee.com/techleadcy/rag_app.git下载完成后检查 rag_app 项目中 bge-small-zh-v1.5 文件夹中是否包含pytorch_model.bin 文件。该库中同时包含了本文章的 RAG 核心流程代码 rag_app_lesson2.py 及测试 PDF 文档 test_lesson2.pdf。三、RAG 核心流程代码在实战过程中你不仅可以快速构建 RAG 应用还能够在研发过程中深入理解其背后的技术逻辑与核心原理。为此我在代码的每一行添加了必要的注释并对每段流程代码进行了归纳和解释旨在通过实战代码增强你对 RAG 技术的理解。整个流程代码分为模块库的引入、索引流程、检索流程、生成流程以及测试代码几部分进行精细讲解具体的代码位于 Gitee 项目库中的 rag_app_lesson2.py 文件中。3.1、模块库的引入模块库引入的代码如下from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader # PDF文档提取from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter # 文档拆分chunkfrom sentence_transformers import SentenceTransformer # 加载和使用Embedding模型import faiss # Faiss向量库import numpy as np # 处理嵌入向量数据用于Faiss向量检索import dashscope #调用Qwen大模型from http import HTTPStatus #检查与Qwen模型HTTP请求状态import os # 引入操作系统库后续配置环境变量与获得当前文件路径使用os.environ[TOKENIZERS_PARALLELISM] false # 不使用分词并行化操作, 避免多线程或多进程环境中运行多个模型引发冲突或死锁# 设置Qwen系列具体模型及对应的调用API密钥从阿里云百炼大模型服务平台获得qwen_model qwen-turboqwen_api_key your_api_key阿里云百炼大模型服务平台获取的 Qwen 大模型的 API 密钥流程如下打开阿里云百炼大模型服务平台 点击立即开通登陆阿里云 / 支付宝 / 钉钉账号点击模型广场搜索 通义千问 -Turbo点击 API 调用示例点击查看我的 API-KEY继续点击弹出框中的查看复制 API-KEY将 API-KEY 替换代码中 qwen_api_key “your_api_key”点击模型详情可以看到模型 Model 英文名称赋值 qwen_model 参数。可以看到剩余额度当前阿里云提供 1,000,000 次的免费模型额度如果需要尝试其他模型可以对应赋值上述代码中 qwen_model 参数及 qwen_api_key 参数。上代码导入了我们在 RAG 流程中需要使用的核心模块及大模型参数等配置这些模块和配置将在后续的索引、检索和生成流程中调用使用。3.2、索引流程索引流程的代码如下def load_embedding_model(): 加载bge-small-zh-v1.5模型 :return: 返回加载的bge-small-zh-v1.5模型 print(f加载Embedding模型中) # SentenceTransformer读取绝对路径下的bge-small-zh-v1.5模型非下载 embedding_model SentenceTransformer(os.path.abspath(rag_app/bge-small-zh-v1.5)) print(fbge-small-zh-v1.5模型最大输入长度: {embedding_model.max_seq_length}) return embedding_modeldef indexing_process(pdf_file, embedding_model): 索引流程加载PDF文件并将其内容分割成小块计算这些小块的嵌入向量并将其存储在FAISS向量数据库中。 :param pdf_file: PDF文件路径 :param embedding_model: 预加载的嵌入模型 :return: 返回Faiss嵌入向量索引和分割后的文本块原始内容列表 # PyPDFLoader加载PDF文件忽略图片提取 pdf_loader PyPDFLoader(pdf_file, extract_imagesFalse) # 配置RecursiveCharacterTextSplitter分割文本块库参数每个文本块的大小为512字符非token相邻文本块之间的重叠128字符非token text_splitter RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size512, chunk_overlap128 ) # 加载PDF文档,提取所有页的文本内容 pdf_content_list pdf_loader.load() # 将每页的文本内容用换行符连接合并为PDF文档的完整文本 pdf_text \n.join([page.page_content for page in pdf_content_list]) print(fPDF文档的总字符数: {len(pdf_text)}) # 将PDF文档文本分割成文本块Chunk chunks text_splitter.split_text(pdf_text) print(f分割的文本Chunk数量: {len(chunks)}) # 文本块转化为嵌入向量列表normalize_embeddings表示对嵌入向量进行归一化用于准确计算相似度 embeddings [] for chunk in chunks: embedding embedding_model.encode(chunk, normalize_embeddingsTrue) embeddings.append(embedding) print(文本块Chunk转化为嵌入向量完成) # 将嵌入向量列表转化为numpy数组Faiss向量库操作需要numpy数组输入 embeddings_np np.array(embeddings) # 获取嵌入向量的维度每个向量的长度 dimension embeddings_np.shape[1] # 使用余弦相似度创建FAISS索引 index faiss.IndexFlatIP(dimension) # 将所有的嵌入向量添加到FAISS索引中后续可以用来进行相似性检索 index.add(embeddings_np) print(索引过程完成.) return index, chunks上述代码实现了 RAG 技术中的索引流程首先使用 PyPDFLoader 加载并预处理 PDF 文档将其内容提取并合并为完整文本。接着利用接着利用 RecursiveCharacterTextSplitter 将文本分割为每块 512 字符非 token、重叠 128 字符非 token的文本块并通过预加载的 bge-small-zh-v1.5 嵌入模型将这些文本块转化为归一化的嵌入向量。最终这些嵌入向量被存储在基于余弦相似度的 Faiss 向量库中以支持后续的相似性检索和生成任务。为更清晰地展示 RAG 流程的各个细节当前代码未涉及多文档处理、嵌入模型的效率优化与并行处理。此外Faiss 向量目前仅在内存中存储未考虑持久化存储问题。以及文档解析、文本分块、嵌入模型与向量库的技术选型后续文章将逐步深入探讨并以上述代码作为基础持续优化。3.3、检索流程检索流程的代码如下def retrieval_process(query, index, chunks, embedding_model, top_k3): 检索流程将用户查询Query转化为嵌入向量并在Faiss索引中检索最相似的前k个文本块。 :param query: 用户查询语句 :param index: 已建立的Faiss向量索引 :param chunks: 原始文本块内容列表 :param embedding_model: 预加载的嵌入模型 :param top_k: 返回最相似的前K个结果 :return: 返回最相似的文本块及其相似度得分 # 将查询转化为嵌入向量normalize_embeddings表示对嵌入向量进行归一化 query_embedding embedding_model.encode(query, normalize_embeddingsTrue) # 将嵌入向量转化为numpy数组Faiss索引操作需要numpy数组输入 query_embedding np.array([query_embedding]) # 在 Faiss 索引中使用 query_embedding 进行搜索检索出最相似的前 top_k 个结果。 # 返回查询向量与每个返回结果之间的相似度得分在使用余弦相似度时值越大越相似排名列表distances最相似的 top_k 个文本块在原始 chunks 列表中的索引indices。 distances, indices index.search(query_embedding, top_k) print(f查询语句: {query}) print(f最相似的前{top_k}个文本块:) # 输出查询出的top_k个文本块及其相似度得分 results [] for i in range(top_k): # 获取相似文本块的原始内容 result_chunk chunks[indices[0][i]] print(f文本块 {i}:\n{result_chunk}) # 获取相似文本块的相似度得分 result_distance distances[0][i] print(f相似度得分: {result_distance}\n) # 将相似文本块存储在结果列表中 results.append(result_chunk) print(检索过程完成.) return results上述代码实现了 RAG 技术中的检索流程。首先用户的查询Query被预加载的 bge-small-zh-v1.5 嵌入模型转化为归一化的嵌入向量进一步转换为 numpy 数组以适配 Faiss 向量库的输入格式。然后利用 Faiss 向量库中的向量检索功能计算查询向量与存储向量之间的余弦相似度从而筛选出与查询最相似的前 top_k 个文本块。这些文本块及其相应的相似度得分被逐一输出相似文本块存储在结果列表中最终返回供后续生成过程使用。3.4、生成流程生成流程的代码如下def generate_process(query, chunks): 生成流程调用Qwen大模型云端API根据查询和文本块生成最终回复。 :param query: 用户查询语句 :param chunks: 从检索过程中获得的相关文本块上下文chunks :return: 返回生成的响应内容 # 设置Qwen系列具体模型及对应的调用API密钥从阿里云大模型服务平台百炼获得 llm_model qwen_model dashscope.api_key qwen_api_key # 构建参考文档内容格式为“参考文档1: \n 参考文档2: \n ...”等 context for i, chunk in enumerate(chunks): context f参考文档{i1}: \n{chunk}\n\n # 构建生成模型所需的Prompt包含用户查询和检索到的上下文 prompt f根据参考文档回答问题{query}\n\n{context} print(f生成模型的Prompt: {prompt}) # 准备请求消息将prompt作为输入 messages [{role: user, content: prompt}] # 调用大模型API云服务生成响应 try: responses dashscope.Generation.call( model llm_model, messagesmessages, result_formatmessage, # 设置返回格式为message streamTrue, # 启用流式输出 incremental_outputTrue # 获取流式增量输出 ) # 初始化变量以存储生成的响应内容 generated_response print(生成过程开始:) # 逐步获取和处理模型的增量输出 for response in responses: if response.status_code HTTPStatus.OK: content response.output.choices[0][message][content] generated_response content print(content, end) # 实时输出模型生成的内容 else: print(f请求失败: {response.status_code} - {response.message}) return None # 请求失败时返回 None print(\n生成过程完成.) return generated_response except Exception as e: print(f大模型生成过程中发生错误: {e}) return None上述代码实现了 RAG 流程中的生成过程。首先结合用户查询与检索到的文本块内容组织成大模型提示词Prompt。随后代码通过调用 Qwen 大模型云端 API将构建好的 Prompt 发送给大模型并利用流式输出的方式逐步获取模型生成的响应内容实时输出并汇总为最终的生成结果。3.5、测试脚本测试脚本的代码如下def main(): print(RAG过程开始.) query下面报告中涉及了哪几个行业的案例以及总结各自面临的挑战 embedding_model load_embedding_model() # 索引流程加载PDF文件分割文本块计算嵌入向量存储在FAISS向量库中内存 index, chunks indexing_process(rag_app/test_lesson2.pdf, embedding_model) # 检索流程将用户查询转化为嵌入向量检索最相似的文本块 retrieval_chunks retrieval_process(query, index, chunks, embedding_model) # 生成流程调用Qwen大模型生成响应 generate_process(query, retrieval_chunks) print(RAG过程结束.)if __name__ __main__: main()在命令行窗口中执行指令定位到具体的 RAG 项目文件夹在命令行中执行以下指令即可开始 RAG 应用测试source rag_env/bin/activate # 激活虚拟环境python rag_app/rag_app_lesson2.py # 执行RAG应用脚本测试代码通过 main() 函数串联各个步骤从索引到生成确保 RAG 的各个环节顺畅执行准确完成了下面报告中涉及了哪几个行业的案例以及总结各自面临的挑战的 RAG 问答任务。正确运行结果如下所示RAG过程开始.加载Embedding模型中bge-small-zh-v1.5模型最大输入长度token: 512PDF文档的总字符数: 9135分割的文本Chunk数量: 24文本块Chunk转化为嵌入向量完成索引过程完成.查询语句: 下面报告中涉及了哪几个行业的案例以及总结各自面临的挑战最相似的前3个文本块:文本块 0: 面的数字化转型。2.3.2面临的挑战......相似度得分: 0.5915016531944275文本块 1: ...... 相似度得分: 0.5728524327278137文本块 2: ...... 相似度得分: 0.5637902617454529检索过程完成.生成模型的Prompt: 根据参考文档回答问题下面报告中涉及了哪几个行业的案例以及总结各自面临的挑战参考文档1: 面的数字化转型。2.3.2面临的挑战...参考文档2: ......参考文档3: ......生成过程开始:参考文档中涉及了三个行业的案例及其面临的挑战1.### 制造业...... 2. ### 零售业...... 3. ### 金融业......### 数字化转型解决方案概述-**制造业**...... -**零售业**...... -**金融业**......这些案例强调了不同行业在数字化转型过程中面临的独特挑战......生成过程完成.RAG过程结束.学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁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】
