要使用 LangChain 完成问答任务，您需要组合其组件来处理数据、检索相关信息并生成答案。首先，使用 LangChain 的文档加载器（例如 TextLoader 或 WebBaseLoader）加载您的数据（如文档或网页）。接下来，使用文本分割器（例如 RecursiveCharacterTextSplitter）将文本分割成可管理的小块，这确保了上下文不会丢失。然后，使用像 OpenAI 的嵌入模型将这些小块转换为嵌入（文本的数字表示）。最后，将嵌入存储在向量数据库（例如 Chroma 或 FAISS）中，以便进行高效的相似性搜索。当用户提出问题时，LangChain 会检索最相关的文本小块，并使用语言模型（如 GPT-3.5）合成答案。
例如，您可以先使用 PyPDFLoader 加载 PDF 手册，将其分割成 500 字的小块，并生成嵌入。向量数据库允许您根据与用户问题的语义相似性来查询这些小块。这里的一个关键优势是 LangChain 抽象了大部分复杂性。您可以使用 RetrievalQA 链，它将检索器（向量数据库）和语言模型连接在一起。这个链首先获取相关文档，然后将它们传递给模型以生成简洁的答案。代码可能如下所示：
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import OpenAI
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=OpenAI(temperature=0),
chain_type="stuff",
retriever=vectorstore.as_retriever()
)
answer = qa_chain.run("What is the capital of France?")
自定义很简单。您可以调整参数，例如小块大小、小块之间的重叠或检索的文档数量。例如，较小的小块可能会丢失上下文，而较大的小块可能包含不相关的细节。chain_type 参数（例如“stuff”、“map_reduce”）决定了模型如何处理检索到的文档。“stuff”简单地连接所有小块，适用于较短的文本，而“map_reduce”则迭代地总结较长的文档。您还可以更换组件——使用 HuggingFace 嵌入代替 OpenAI，或用 Pinecone 替换 Chroma 以实现可扩展存储。监控性能并根据您的数据和用例调整这些设置对于准确性至关重要。