Langchain入门到精通0x07：基于Web网页的RAG实战

前言

在 Langchain-RAG中学习了RAG的整个流程。今天简单实现一个基于Langchain-RAG的Web网页摘要检索。

需求背景

我们在日常可能需要获取某个网页的核心信息，但是该网页信息又过多，我们无暇一一阅读。如果有个工具能将网页正文信息的摘要总结一下，这样我们在看的时候就大大提高了效率。ok，今天我们就用 Langchain 实现这样一个功能。

项目代码

WebBaseLoader

WebBaseLoader 是LangChain社区（langchain_community.document_loaders）提供的一个文档加载器（Document Loader） ，其核心功能是从指定的网页URL抓取内容，并将其解析、清洗、封装成LangChain标准的Document对象。

核心流程：

发起请求 ：内部使用requests库向目标URL发送HTTP GET请求，获取原始的HTML源码。
解析与清洗 ：利用BeautifulSoup4库解析HTML，智能地剥离脚本、样式表、导航栏、页脚等无关的HTML标签，提取出核心的正文文本内容。
标准化输出 ：将提取的文本和元数据（如来源URL、标题）打包成一个或多个Document对象。每个Document对象主要包含page_content（文本内容）和metadata（元数据）。

网页 -> 文档

web_path：网页地址
bs_kwargs：解析指南
- bs4.SoupStrainer(id="UCAP-CONTENT") 表示解析内容为UCAP-CONTENT段

我们打开网页，我们需要的是正文，页头、页脚等都不需要。查看网页源码不难发现，detailContent段正是我们想要的。

python 复制代码

loader = WebBaseLoader(
    web_path="https://www.gov.cn/yaowen/liebiao/202603/content_7061810.htm",
    # bs_kwargs=dict(parse_only=bs4.SoupStrainer(id="UCAP-CONTENT"))
    # 分割，将网页中目标内容进行分割
    bs_kwargs={"parse_only":bs4.SoupStrainer(id="UCAP-CONTENT")}
    )
    docs = loader.load()

准备工作

ini 复制代码

#文本的切割
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=100)
documents = splitter.split_documents(docs)
# for s in documents:
# print(s,end="**\n")

# 实例化向量空间
vector_store = Chroma.from_documents(documents=documents,embedding=llm_embeddings)

#检索器
retriever = vector_store.as_retriever()

# 注意这里的prompt模板中包含 {context} 和 {input} 的模板
#需要使用{context}，这个变量，来表示上下文，这个变量，会自动从retriever中获取。
#而human中也限定了变量{input}，链的必须使用这个变量。
system_prompt = """
您是问答任务的助理。使用以下的上下文来回答问题，
上下文：<{context}>
如果你不知道答案，不要其他渠道去获得答案，就说你不知道。
"""
prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
("system", system_prompt),
("human", "{input}")
]
)

摘要

方法一：内置检索链

retrieval_chain + documents_chain

ini 复制代码

# ====================== 方式1：retrieval_chain + documents_chain ======================
#创建链，预定义链 create_stuff_documents_chain 文档链
documents_chain = create_stuff_documents_chain(client,prompt_template)
# 参数1:是检索器 参数2:是文档链
retrieval_chain = create_retrieval_chain(retriever, documents_chain)
# 用大模型生成答案
resp = retrieval_chain.invoke({"input":"会议说了什么?"})

print("=========方式1：retrieval_chain + documents_chain==========")
print(resp["answer"])

方法二：内置摘要链

load_summarize_chain

代码

ini 复制代码

# 定义明确要求中文摘要的提示词模板
# 注意：{text} 是占位符，链会自动将文档内容填充到这里
prompt_template = """请用中文，简洁地总结以下文本的主要内容：

{text}

请确保摘要完全使用中文，并涵盖核心要点。
中文摘要："""
prompt = PromptTemplate(template=prompt_template, input_variables=["text"])

summarize_chain = load_summarize_chain(
llm=client,
chain_type="stuff", # 使用stuff策略
prompt=prompt
)

# 4. 执行摘要
summary = summarize_chain.invoke(docs)

注意事项

invoke入参是 loader.load() 加载好的Document对象，而不是方法一经过切割处理的Document。这里是二者的不同，一定要注意。

ini 复制代码

summary = summarize_chain.invoke(docs)

当我们直接调用，不指定任何约束的时候会发现：输出的摘要是英文。

ini 复制代码

summarize_chain = load_summarize_chain(
llm=client,
chain_type="stuff" # 使用stuff策略
)

# 执行摘要
summary = summarize_chain.invoke(docs)

那么问题来了：输入纯中文文档，但通过LangChain的 load_summarize_chain函数处理后，摘要输出却变成了英文。这是为什么捏？
- 这个问题本质上不是代码或框架的Bug，而是对大模型（LLM）工作模式 和LangChain默认配置 的理解偏差。它触及了当前AI应用开发中一个非常典型且关键的"黑箱"问题：我们如何精确地控制大模型的输出行为？ 其实就是提示词工程的范畴。
- 原因当然那很简单：load_summarize_chain内部实现默认了一个 Prompt Template，这个模版里要求输入英文。
- 经验之谈： "隐式"不如"显式" 。在AI工程实践中，所有关键要求（如输出格式、语言、风格、长度）都必须通过提示词显式、无歧义地传递。依赖模型的"隐式推断"是系统不稳定和结果不可控的主要根源。

方案对比

两个方式总结的摘要都差不多，不过方式1比较谨慎还对摘要做出了声明仅基于给定上下文得出。

扩展思考

至此，就实现了一个网页的内容摘要提取。那么，当我们需要提取大量网页内容的时候，无非是基于这个去做拓展。比如，当数量级上去以后，我们可以限定摘要的字数，然后将网页分类，同类信息搜集到一个表格。后续就可以基于这些信息做数据分析和处理。

源代码

github