大语言模型添加Rag

一、 什么是 RAG？

大语言模型（如 GLM-4）虽然博学，但有两个致命伤：

1. 幻觉问题：它会一本正经地胡说八道。

2. 知识滞后：它不知道你公司昨天的会议纪要，也不知道你个人的私密文档。

RAG 的核心逻辑是：当用户提问时，系统先去你的**私有数据库（ChromaDB）**里检索相关的片段，然后把这些片段和问题一起塞给 AI，让 AI "根据以下参考资料回答问题"。

二、 RAG 的核心流程（五大步骤）

实现 RAG 就像把一本书存进图书馆再借出来的过程：

1. 加载 (Loading)：读取你的文档（PDF、Markdown、TXT 等）。

2. 分割 (Splitting)：由于 AI 一次读不了太长的内容，需要把文档切成 500-1000 字的小块。

3. 向量化 (Embedding)：这是最神奇的一步。利用 Embedding 模型将文字转化为一串数字（向量）。语义相近的话，数字距离就近。

4. 存储 (Storing) ：把这些数字存进 ChromaDB（向量数据库）。

5. 检索与生成 (Retrieval & Generation)：

   • 用户问："我的项目里前端用了什么技术？"

   • 系统把这个问题也变成向量，去数据库里找最匹配的段落。

   • 将找出的段落 + 原问题发给 GLM-4。

三、 使用 LangChain + ChromaDB 的技术实现

在你的 pythonProject1 后端项目中，你可以按照以下思路集成：

1. 技术栈分工

• LangChain：框架"胶水"，负责串联加载、分割、检索和调用 LLM 的整个流水线。

• ChromaDB：轻量级向量数据库，负责存储文档向量并进行相似度搜索。

• Embedding 模型：建议继续使用智谱 AI 提供的 Embedding 接口，保持生态一致。

2. 核心代码逻辑（示意）

你需要安装依赖：

pip install langchain langchain-community chromadb zhipuai

from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_community.embeddings import ZhipuAIEmbeddings

# 1. 加载并切分文档
loader = TextLoader("你的技术文档.md")
documents = loader.load()
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
texts = text_splitter.split_documents(documents)

# 2. 向量化并存入 ChromaDB
embeddings = ZhipuAIEmbeddings(api_key="你的API_KEY")
vector_db = Chroma.from_documents(documents=texts, embedding=embeddings, persist_directory="./chroma_db")

# 3. 检索
query = "项目的前端框架是什么？"
docs = vector_db.similarity_search(query)

# 4. 构建增强后的 Prompt
context = "\n".join([doc.page_content for doc in docs])
enhanced_prompt = f"请基于以下背景资料回答问题：\n{context}\n\n问题：{query}"

3. 数学原理简述

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四、 RAG 有什么用？

1. 极低成本的"训练"：你不需要花费几十万去微调（Fine-tuning）模型，只需把文档扔进数据库，AI 就能学习新知识。

2. 准确性与溯源：AI 的回答可以要求它标注"来源：技术文档第三章"，减少胡编乱造。

3. 数据安全：敏感文档存在本地 ChromaDB 中，只有检索到的相关片段会发给云端 AI，比直接把全文发给 AI 更安全。