引言

在当今信息爆炸的时代，如何从海量的本地文档中快速、准确地获取有价值的信息，并生成高质量的回答，成为了许多开发者和企业关注的焦点。检索增强生成（RAG）技术应运而生，它结合了本地文档检索和大模型生成的优势，为解决这一问题提供了有效的方案。本文将详细介绍如何使用Python和LangChain实现本地的RAG，并结合互联网上强大的通义千问2.5（Qwen 2.5）大模型，带你开启智能问答的新旅程。

环境搭建：坚实的基础

要实现本地RAG，首先得为项目搭建合适的运行环境。Python作为一种功能强大且易于上手的编程语言，拥有丰富的库和工具，非常适合用于开发RAG系统。我们需要安装一系列必要的Python库，这些库就像是建筑的砖块，为后续的开发工作奠定基础。

pip install langchain openai tiktoken qwen-api chromadb pypdf

其中，langchain是一个强大的框架，它简化了与大模型交互和构建复杂语言处理流程的过程；qwen-api用于调用通义千问模型；chromadb是一个高性能的向量数据库，用于存储和检索文档的向量表示；pypdf则可以帮助我们处理PDF格式的文档。

获取通义千问API密钥：开启模型之门

通义千问2.5是阿里云推出的一款强大的大语言模型，要使用它，我们需要在阿里云官网注册并开通通义千问API服务。在完成注册和开通流程后，我们将获得API密钥，包括access_key_id和access_key_secret。这两个密钥就像是打开通义千问模型大门的钥匙，务必妥善保管，不要泄露给他人。

代码实现：一步步构建RAG系统

加载和处理文档

本地的文档是我们信息的宝库，但要让大模型能够有效地利用这些信息，需要对文档进行加载和处理。以PDF文件为例，我们可以使用PyPDFLoader来加载PDF文件，然后使用
RecursiveCharacterTextSplitter将文档分割成小块。

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

# 加载PDF文件
loader = PyPDFLoader("your_document.pdf")
documents = loader.load()

# 文本分割
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
texts = text_splitter.split_documents(documents)

这里的chunk_size和chunk_overlap参数可以根据实际情况进行调整，以确保文档被合理地分割成易于处理的小块。

创建向量数据库

为了能够快速地从文档中检索出与问题相关的信息，我们需要将文档块嵌入到向量空间中，并使用向量数据库进行存储和检索。Chroma是一个非常适合用于构建向量数据库的工具，结合QwenEmbeddings，我们可以轻松地完成这一步骤。

from langchain.embeddings import QwenEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma

# 初始化Qwen嵌入模型
embeddings = QwenEmbeddings(
    access_key_id="your_access_key_id",
    access_key_secret="your_access_key_secret"
)

# 创建向量数据库
db = Chroma.from_documents(texts, embeddings)

通过将文档块转换为向量表示，我们可以利用向量数据库的高效检索能力，快速找到与问题最相关的文档块。

初始化通义千问模型

有了向量数据库后，我们还需要一个强大的大模型来生成高质量的回答。通义千问2.5就是我们的得力助手，使用ChatQwen可以方便地初始化该模型。

from langchain.chat_models import ChatQwen

# 初始化通义千问模型
llm = ChatQwen(
    access_key_id="your_access_key_id",
    access_key_secret="your_access_key_secret",
    model_name="qwen-2.5-chat"
)

这样，我们就完成了通义千问2.5模型的初始化，可以开始利用它进行问答生成了。

创建RAG链

最后，我们将向量数据库和大模型结合起来，创建一个完整的RAG链。RetrievalQA是LangChain中用于创建RAG链的工具，它可以帮助我们实现从问题检索到答案生成的整个流程。

from langchain.chains import RetrievalQA

# 创建RAG链
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm,
    chain_type="stuff",
    retriever=db.as_retriever()
)

这里的chain_type参数可以根据实际需求选择不同的类型，以实现不同的信息整合和生成策略。

提问并获取答案

一切准备就绪后，我们就可以向RAG链提问，并获取准确、详细的答案了。

# 提问
query = "你的问题是什么？"
result = qa_chain.run(query)
print(result)

将query替换为你实际想要询问的问题，运行代码后，就可以看到通义千问2.5根据本地文档生成的回答了。

注意事项与拓展思考

在实现本地RAG的过程中，有一些注意事项需要我们牢记。首先，要确保将代码中的your_access_key_id、your_access_key_secret和your_document.pdf替换为你自己的API密钥和文档路径。其次，网络连接的稳定性非常重要，因为我们需要调用互联网上的通义千问API服务。此外，我们还可以根据实际需求对文本分割的参数和RAG链的类型进行调整，以优化系统的性能和回答质量。

本地RAG技术为我们提供了一种高效、智能的信息检索和问答解决方案。通过结合Python、LangChain和通义千问2.5，我们可以轻松地构建一个强大的本地智能问答系统，为我们的工作和生活带来更多的便利和价值。希望本文能够对你有所帮助，让你在智能问答的领域中迈出坚实的一步。

以上可以帮助你了解如何实现本地RAG，并结合通义千问2.5大模型进行问答。如果你有任何疑问或建议，欢迎在评论区留言交流。