本地文档问答系统RAG全流程详解

系统需要 4 个阶段：

① 文件上传（Upload）

用户把 PDF、DOCX、TXT 等文件上传到 Django 后端。

后端做的事情：

接收文件 (request.FILES["file"])
保存到服务器本地目录：
复制代码
```
/your_project/uploads/
```
调用 process_file() 解析文件内容
- PDF 用 PyPDF2
- DOCX 用 python-docx
- TXT 用 open()
把解析出的文本送入向量数据库（如 ChromaDB）

你现在的问题是 process_file 没有调用 → 必须在上传成功后调用它。

② 文档拆分 + 向量化（Embed）

读取到的文档要：

✔ 拆分成小段（chunk）

1 段大约 300～500 字。

✔ 每段生成 embedding 向量

使用：

复制代码

model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")

✔ 存储到 Chroma DB

格式类似：

segment_id	text	embedding
doc1-1	"第一段 ..."	$0.21, ...$
doc1-2	"第二段 ..."	$...$

你现在代码中已经初始化好了 Chroma，只需要在上传文件解析后调用：

复制代码

collection.add(
    documents=[chunk1, chunk2, ...],
    ids=["doc1-1", "doc1-2", ...]
)

③ 用户输入问题（Query）

前端发 POST 请求给：

复制代码

/send_message/

后端做两件事：

✔ 3.1 语义搜索（Retrieve）

例如：

复制代码

results = collection.query(query_texts=[user_question], n_results=3)

得到最相关的 2～3 条文档片段。

✔ 3.2 拼接上下文（Context）

复制代码

context = "\n".join(results["documents"][0])

④ 生成回答（Generate）

将用户原问题 + 文档上下文发给大模型：

Prompt 示意：

复制代码

你是一个图书问答助手。以下是从文档中检索的相关内容：

{context}

根据这些内容回答用户的问题：{query}

模型返回的 answer 发给前端。

🔥 整个系统流程图（简化）

复制代码

用户上传文件
       ↓
 Django后端接收文件
       ↓
   process_file()
       ↓
 文档拆分 + 向量化
       ↓
   存入 Chroma DB
       ↓
============================
         用户提问
============================
       ↓
   Retrieve(语义搜索)
       ↓
  返回最相关文档片段
       ↓
 拼接 Prompt + 文档
       ↓
   大模型生成回答
       ↓
  返回答案给前端

⭐ 为你总结成一句话：

上传文件 → 文档解析 → 向量数据库存储 → 用户提问 → 检索相关文档 → 大模型基于文档回答问题。