LangChain — RAG 构建知识库

目录

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是LangChain的核心应用场景之一。它通过从外部知识库检索相关信息来增强LLM的回答质量。

一个完整的RAG流程分为两大部分：

  • 知识库构建：加载文档 → 切分文本 → 向量化 → 存入向量库
  • 检索生成：用户提问 → 向量化 → 检索相关文档 → 拼接上下文 → 生成回答

构建知识库

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文档加载（Document Loaders）

LangChain提供了丰富的文档加载器（Document Loaders），支持从各种来源加载文档，例如：

  • Webpages: 将网页内容加载为Document，例如WebBaseLoader
  • PDFs: 将PDF文件加载为Document，例如PyPDF
  • CommonFiles: 各种常见文件类型加载为Document，例如TextLoader、CSVLoader
  • Social platforms: 从社交媒体加载文档，例如Twitter、Reddit
  • Messaging services: 从消息平台加载文档，例如Telegram、WhatsApp、Discord
  • Productivity tools: 从常用的生产力工具中加载文档，例如Figma、Github、Slack
    更多文档加载器参考LangChain官网：https://docs.langchain.com/oss/python/integrations/document_loaders#all-document-loaders

虽然加载器各不相同，但都实现了BaseLoader接口，因此都具有两个通用方法：

  • load() : 一次性加载所有文档
  • lazy_load() : 基于流式传输懒加载文档，适用于大数据集

所有加载器都将原始数据转换为统一的 Document 对象，包含：

  • page_content: 文档内容
  • metadata: 元数据（如来源、页码等）

TextLoader

TextLoader是社区提供的加载器，作用是加载普通的txt文件，这也是最常见的一种文本文件类型，格式简单，没什么好说的，直接看代码。

from langchain_community.document_loaders import TextLoader

# 创建示例文本文件
with open("resources/sample.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write("LangChain 像一条自动化的流水线，解决“自动化”问题。\n")
    f.write("LangGraph 不仅有记忆还懂得反复思考，能开会讨论的决策室。解决“自主化”问题。\n")
    f.write("LangSmith 是调试监控平台。\n")

# 加载文本文件
loader = TextLoader("resources/sample.txt", encoding="utf-8")
docs = loader.load()

print(f"加载了 {len(docs)} 个文档")
print(f"内容: {docs[0].page_content}")
print(f"元数据: {docs[0].metadata}")

WebBaseLoader

WebBaseLoader同样是社区提供的加载器，只要给一个url地址，它就能自动读取网页内容，去掉无用的Html、CSS、JS元素，只保留普通文本数据。

from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader

# 加载网页内容
loader = WebBaseLoader(
    web_paths=["https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/rag"],
)
docs = loader.load()

print(f"加载了 {len(docs)} 个文档")
print(f"来源: {docs[0].metadata.get('source', 'unknown')}")
print(f"内容长度: {len(docs[0].page_content)} 字符")
print(f"内容预览: {docs[0].page_content[:200]}...")

CSVLoader

CSVLoader也是社区提供的加载器，它可以加载csv格式的文件，示例代码：

from langchain_community.document_loaders.csv_loader import CSVLoader

# 创建示例CSV文件
import csv
with open("resources/sample.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(["name", "description", "category"])
    writer.writerow(["LangChain", "LLM应用开发框架", "AI框架"])
    writer.writerow(["LangGraph", "图结构编排库", "AI框架"])
    writer.writerow(["LangSmith", "调试监控平台", "AI工具"])

# 加载CSV文件
loader = CSVLoader(
    file_path="resources/sample.csv",
    source_column="name",  # 用name列作为source
    encoding="utf-8"
)
docs = loader.load()

print(f"加载了 {len(docs)} 行数据")
for doc in docs:
    print(f"  [{doc.metadata.get('source', '?')}] {doc.page_content[:100]}")

PDF

MinerU 是国人开发，可以本地部署使用，不管是处理速度还是精度都非常优秀。推荐使用。
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  • SDK : 原生SDK，兼容性最好，可以自由的处理MinerU解析好的markdown、images、json
  • LangChain : 完美适配LangChain，但解析PDF时只能得到markdown，其它内容无法获取

对于扫描件类型的PDF，MinerU处理起来也毫不费力，只需要把OCR参数改为True即可：

loader = MinerULoader(
    source="./resources/small_ocr.pdf",
    mode="precision",
    ocr= True
)

MinerU不仅处理PDF是一把好手，它也能处理Html、ppt、pptx、doc、docx、xls、xlsx、图片等多种格式，理论上有这一种加载器就能满足90%的企业需求了。

文本切分（Text Splitters）

LLM的上下文窗口有限，不能将加载的整个文档扔进去，需要将文档切分成合适大小的块（chunk）
这可不能随意，因为切分大小会直接影响检索质量：

  • 太大: 包含过多无关信息，检索精度下降
  • 太小: 丢失上下文，语义不完整
    常见的文档切分策略如下：
策略名称 核心原理 ✅ 优点 ❌ 缺点 适用场景
​固定长度切分​​​ ​按预设字符数或Token数切分​​ ​实现简单，速度快，可预测。​​ ​易在句子中间截断，严重破坏语义完整性。​​ ​日志、代码等结构不敏感文本；或作为性能基线。​​
​递归切分​​ ​按优先级分隔符（如段落\n\n > 句子。）逐级递归分割，直至满足大小要求。​​ ​尊重文档结构，语义完整性好，能动态调整。​​ ​对无标准分隔符的文本效果下降。​​ ​通用首选，适用于报告、文章等大多数规范文档。​​
​语义切分​​ ​用嵌入模型计算相邻句子相似度，在低于阈值时切分，识别主题转折点。​​ ​最大限度保持语义连贯性，分块质量高。​​ ​计算成本高，依赖嵌入模型精度。​​ ​对语义完整性要求极高的场景，如学术论文、法律文件。​​
​结构感知切分​​ ​利用文档元数据（如Markdown/HTML标题）识别逻辑区块进行切分。​​ ​天然符合文档组织逻辑，结构清晰准确。​​ ​需要格式良好的文档，灵活性受限。​​ ​Markdown、网页等有清晰原生结构的文档。​​
​滑动窗口切分​​ ​固定窗口，通过高重叠率（如20%）滑动生成连续分块，保留上下文。​​ ​上下文连接紧密，避免信息断裂。​​ ​冗余度高，存储和计算开销大。​​ ​可以与其它策略结合​​

LangChain对常见的切分策略都有支持，并且提供了统一的接口：TextSplitter
需要安装langchain-text-splitters依赖：

uv add langchain-text-splitters

递归字符切分（推荐）

LangChain中提供了一个RecursiveCharacterTextSplitter类，实现了递归字符切分。这是LangChain推荐的通用文本切分器，在不超过目标块大小的前提下，尽可能保持段落和句子的完整性。
关键参数如下：

参数 作用 默认值 (通常情况)
​chunk_size​​ ​目标块大小 (以字符/token计)。分割器努力让每个块的文本长度不超过这个值。​​ ​4000​​
​chunk_overlap​​ ​块间重叠长度。为了让块与块之间保留一些共同上下文，避免在关键信息处被切断。​​ ​200​​
​separators​​ ​自定义分隔符优先级列表。这是控制分割行为的核心，你可以根据文档格式（如代码、Markdown）调整顺序。​​ ​["\n\n", "\n", " ", ""]​​
​length_function​​ ​长度计算函数。决定用何种方式测量文本长度（例如 len 计字符数，或 tiktoken 计token数）。​​ ​len​​

其切割流程如下：

  1. 输入：原始长文本 T，目标块大小 size，一个有序的字符列表 separators (例如：["\n\n", "\n", "。", " ", ""]，优先级从高到低)。
  2. 第一步（用最高级分隔符尝试）：使用当前优先级最高的分隔符（例如段落分隔符 \n\n）尝试将 T 分割成若干块。
  3. 检查与判断：
  • 遍历刚分割出的每一个块。
  • 如果这个块的长度小于等于 chunk_size，则将其保留为一个最终的文本块。
  • 如果这个块的长度大于 chunk_size，则不能接受它。
  1. 递归降级：对于所有大于 chunk_size 的“超大块”，放弃使用当前分隔符，改用下一个优先级更低的分隔符（例如换行符 \n）来对这个“超大块”再次进行分割。
  2. 重复：重复第 3 步和第 4 步，直到所有块都小于等于 chunk_size。
  3. 最终手段：如果尝试了所有分隔符，仍然有块大于 chunk_size，那么它会在最后一级分隔符（通常是空字符串 ""，即按字符切分）上，强制将文本按 chunk_size 的长度进行硬截断。
from langchain_core.documents import Document
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

# 创建递归切分器
recursive_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=2000,
    chunk_overlap=200,
    separators=["\n\n", "\n", "。"]  # 优先级从高到低
)

# 切分文档
chunks = recursive_splitter.split_documents(docs)

print(f"切分为 {len(chunks)} 个块:\n")
for i, split in enumerate(chunks):
    print(f"--- Chunk {i+1} ({len(split.page_content)}字符) ---")
    print(split.page_content)
    print()

固定长度切分

先看最简单的一种，就是固定长度切分，在LangChain里提供了两个实现：

  • 根据字符大小切分
  • 根据字节大小切分
    不管哪种都需要用到CharacterTextSplitter这个类。

按字符切分
最简单的切分方式，属于固定长度切分策略的一种，常见的三个参数：

  • separator : 分隔符，以此作为分隔的基本单元
  • chunk_size : 块大小，如果超出则放到下个块
  • chunk_overlap : 下一块与上一块重叠的大小，也就是滑动窗口切分
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

# 准备一段较长的文本
long_text = docs[0].page_content

# 创建字符切分器
text_splitter = CharacterTextSplitter(
    separator="\n",    # 以换行符作为分隔
    chunk_size=1000,     # 每块最大1000字符
    chunk_overlap=200,   # 块之间重叠200字符
)


# 切分文本
chunks = text_splitter.split_text(long_text)

print(f"原始文本长度: {len(long_text)} 字符")
print(f"切分为 {len(chunks)} 个块:\n")
for i, chunk in enumerate(chunks):
    print(f"--- Chunk {i+1} ({len(chunk)}字符) ---")
    print(chunk)
    print()

按Token切分
使用OpenAI开源的tiktoken计算token数量，按token数量切分，更精确地控制发送给LLM的token数。

from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

# 使用from_tiktoken_encoder，LangChain自带，无需额外安装tiktoken
token_splitter = CharacterTextSplitter.from_tiktoken_encoder(
    encoding_name="cl100k_base",    # token分词器编码名
    chunk_size=1000,                # 每块最多1000 token
    chunk_overlap=200,              # 块之间重叠200字符
)

chunks = token_splitter.split_text(long_text)

print(f"原始文本长度: {len(long_text)} 字符")
print(f"切分为 {len(chunks)} 个块:\n")
for i, chunk in enumerate(chunks):
    print(f"--- Chunk {i+1} ({len(chunk)}字符) ---")
    print(chunk)
    print()

结构感知切分

利用文档元数据识别文档本身的逻辑区块进行切分。
例如：markdown中的多级标题、JSON结构中的字段、Html中的标签等等。
LangChain都提供了对应不同文档类型的结构感知切分器，例如：

  • MarkdownHeaderTextSplitter
  • RecursiveJsonSplitter
  • HTMLHeaderTextSplitter
  • RecursiveCharacterTextSplitter.from_language()
  • ...
from langchain_text_splitters import MarkdownHeaderTextSplitter

# markdown数据
markdown_document = "# 1.Foo\n\n    ## 1.1.Bar\n\nHi this is Jim\n\nHi this is Joe\n\n ### 1.1.1.Boo \n\n Hi this is Lance \n\n ## 1.2.Baz\n\n Hi this is Molly"

# 切分依据，这里是按照三级标题
headers_to_split_on = [
    ("#", "Header 1"),
    ("##", "Header 2"),
    ("###", "Header 3"),
]

# 创建切分器
markdown_splitter = MarkdownHeaderTextSplitter(headers_to_split_on)

# 切分文档
chunks = markdown_splitter.split_text(markdown_document )

for doc in chunks:
    print(doc.model_dump_json(indent=2))

没有绝对正确的文档切分方式，一定要根据具体文档来具体判断。
如果你采用了MinerU这样的文本加载器，由于其输出的格式通常是Markdown，有严谨的文档结构，那我的建议切分方式是：

  • 优先采用Markdown的文档结构切分，不仅语义完整度高，而且还能记住自己所处的章节
  • 当基于文档结构切分的块太大时，可以对超过目标size的块采用递归字符切分，但要保留header到每一个分块

向量化（Embeddings）

文档切分成块后，下一步就是把文本向量化，向量化是将文本转换为高维向量的过程。语义相似的文本在向量空间中距离更近，这是语义检索的基础。
目前比较常见的小规模、开源文本向量模型有：

模型 参数量 维度 最大长度 核心特点
​Qwen3-Embedding-0.6B​​ ​0.6B​​ ​1024​​ ​32K​​ ​MTEB多语言榜64.34分，支持MRL维度压缩，多语言能力强​​
​jina-code-embeddings-0.5B​​ ​0.5B​​ ​896​​ ​32K​​ ​代码检索SOTA，MTEB Code平均78.72%，支持15+编程语言，Last-token池化​​
​jina-embeddings-v5-omni-nano​​ ​~1.0B​​ ​768​​ ​8K​​ ​全模态(文本/图像/音频/视频/PDF)，冻结底座仅训练0.35%参数，支持MRL维度压缩​​
​jina-embeddings-v5-omni-small​​ ​~1.6B​​ ​1024​​ ​32K​​ ​全模态四模态平均53.93分，文本侧与v5-text逐字节兼容，MMTEB文本67.0分​​
​jina-code-embeddings-1.5B​​ ​1.5B​​ ​1536​​ ​32K​​ ​代码检索AVG 79.04%，匹配voyage-code-3闭源模型，支持GGUF量化​​
​BGE-M3​​ ​0.56B​​ ​1024​​ ​8K​​ ​支持稠密+稀疏+多向量混合检索，MIT协议，多语言表现优异​​
​all-MiniLM-L6-v2​​ ​~0.08B​​ ​384​​ ​512​​ ​纯英文优化，仅80M参数，推理速度比12层快50%，STS英文表现优​​

其中的开源模型我们可以本地部署，也可以使用模型平台提供的服务。

LangChain支持多种Embedding模型平台，你可以自由选择：

模型 提供方
OpenAIEmbeddings OpenAI
DashScopeEmbeddings 阿里云百炼
HuggingFaceEmbeddings 本地开源模型
OllamaEmbeddings 本地开源模型

Ollama Embeddings

注意，ollama只是工具，关键是你基于ollama部署的模型是什么，这一点与Huggingface是类似的。
比如，我们采用阿里提供的qwen3-embedding:0.6b这个模型，它在小模型中算是效果比较好的一个，不管是Huggingface还是Ollama都支持下载和部署这个模型。

# 安装依赖
uv add langchain-ollama

from langchain_ollama import OllamaEmbeddings

# 创建Embedding模型
ollama_embeddings = OllamaEmbeddings(
    model="qwen3-embedding:0.6b",  # 性价比高的模型
    dimensions=1024  # 可选：减少维度以节省存储
)

# 向量化单条文本
text = "我爱上班"
vector = ollama_embeddings.embed_query(text)

print(f"文本: {text}")
print(f"向量维度: {len(vector)}")
print(f"向量前5维: {vector[:5]}")

# 批量向量化
texts = ["我要躺平", "我爱工作", "拒绝加班"]
vectors = ollama_embeddings.embed_documents(texts)
print(f"\n批量向量化: {len(vectors)} 条, 维度: {len(vectors[0])}")

测试：自定义一个计算余弦相似度的函数

import numpy as np

def cosine_similarity(vec1, vec2):
    dot = np.dot(vec1, vec2)
    return dot / (np.linalg.norm(vec1) * np.linalg.norm(vec2))

# 比较向量相似度，值越大越相似
for v in vectors:
    similarity = cosine_similarity(vector, v)
    print("Cosine Similarity:", similarity)

输出结果：

# “我爱工作”与“我要上班”的相似度值是0.8738909040875059，相似度最高
Cosine Similarity: 0.40952704102474247
Cosine Similarity: 0.8738909040875059
Cosine Similarity: 0.42264466004701556

DashScope Embeddings（阿里云百炼）

阿里云百炼平台也提供了很多文本向量化模型，比如qwen的text-embedding-v3、text-embedding-v4模型。只要注册并配置了阿里云保留的API_KEY，就都能使用

# 使用阿里云百炼的Embedding服务
from langchain_community.embeddings import DashScopeEmbeddings
import os

dashscope_embeddings = DashScopeEmbeddings(
    model="text-embedding-v3",
    dashscope_api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
)

# 向量化单条文本
text = "我爱上班"
vector = dashscope_embeddings.embed_query(text)

print(f"文本: {text}")
print(f"向量维度: {len(vector)}")
print(f"向量前5维: {vector[:5]}")

# 批量向量化
texts = ["我要躺平", "我爱工作", "拒绝加班"]
vectors = dashscope_embeddings.embed_documents(texts)
print(f"\n批量向量化: {len(vectors)} 条, 维度: {len(vectors[0])}")

for v in vectors:
    similarity = cosine_similarity(vector, v)
    print("Cosine Similarity:", similarity)

输出结果：

Cosine Similarity: 0.5254144258464633
Cosine Similarity: 0.9159621493477776  # 准确度比qwen3-embedding:0.6b要高一些。
Cosine Similarity: 0.6147298238032792

向量库

向量库用于存储和检索向量化后的文档。LangChain支持多种向量库：https://docs.langchain.com/oss/python/integrations/vectorstores
向量数据库对比（Vector Database）：https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/20396195
LangChain提供了统一的VectorStore接口，使你可以用统一的方式调用任意向量库：

  • add_documents: 添加文档到向量库（不用自己做文本向量化，只要提供好向量模型即可）
  • delete: 根据id删除某个文档
  • similarity_search: 基于相似度检索与用户问题有关的文档

初始化向量库-Chroma

Chroma支持将向量数据持久化到磁盘，适合中小规模应用。

# 安装依赖
uv add langchain-chroma

创建Chroma库了，需要指定在本地存储的文件路径：

from langchain_chroma import Chroma

# 创建向量库
vectorstore = Chroma(
    collection_name="example_collection",
    embedding_function=ollama_embeddings,
    persist_directory="./db/chroma_langchain_db",
)

添加/删除文档

添加和删除方法：

  • add_documents：接收list[Document]，可以批量添加文档
  • delete：接收list[str]，也就是id集合，可以根据id批量删除文档
# 准备文档，我们用之前读取的Markdown文档来测试
with open("./resources/output/r5.md", encoding="utf-8") as f:
    markdown_text = "\n".join(line for line in f.readlines())

# 用递归切分器切分文档
chunks = recursive_splitter.split_documents(
    [Document(page_content=markdown_text, metadata={"filename": "r5.md"})]
)
# 给文档生成id
ids=[]
for i,c in enumerate(chunks):
    c.id = f"doc_{i+1}"
    c.metadata['id'] = c.id
    ids.append(c.id)
# 删除旧文档
vectorstore.delete(ids)
# 添加新文档
vectorstore.add_documents(chunks)

检索文档

VectorStore提供了多个检索文档的方法，例如：

  • search: 通用搜索方法，支持最多样化的参数
  • similarity_search: 基于相似度的搜索
  • similarity_search_with_relevance_scores: 基于相似度搜索，并且会返回相似度得分
  • ...

search方法实现文档检索，其核心参数包括：

  • query: 查询条件
  • search_type: 查询类型，有3个可选值，
    • similarity:相似度检索，等同于similarity_search
    • similarity_score_threshold:会基于相似度分数阈值做过滤的检索，底层是similarity_search_with_relevance_scores，但不返回得分
    • mmr:先基于相似度检索，再把结果基于mmr算法筛选，提升结果的多样性
      其它参数(并不是所有向量库都支持):
  • k: 要返回的文档数量（默认值：4）
  • score_threshold: similarity_score的最小关联阈值，低于这个分值的文档会被丢弃
  • fetch_k: 传递给MMR算法的文档数量（默认：20）
  • lambda_mult: MMR返回结果的多样性；1表示最小分集，0表示最大分集。(默认值:0.5)
  • filter: 按文档元数据（metadata）筛选

相似度检索

# 用户问题
query = "茅台2025年的市盈率和市净率分别是多少"
# 相似度检索
results = vectorstore.search(
    query=query,
    search_type="similarity",
    k = 5,
)

print(f"查询: {query}\n")
for i, doc in enumerate(results):
    print(f"结果 {i+1}: {doc.page_content}")
    print(f"  元数据: {doc.metadata}")

基于metadata过滤

# 用户问题
query = "茅台2025年的市盈率和市净率分别是多少"
# 相似度检索
results = vectorstore.search(
    query=query,
    search_type="similarity",
    k = 5,
    filter={"id": "doc_3"}
)

print(f"查询: {query}\n")
for i, doc in enumerate(results):
    print(f"结果 {i+1}: {doc.page_content}")
    print(f"  元数据: {doc.metadata}")

带相似度得分的检索
如果调用 VectorStore 的 similarity_search_with_score 方法，还可以在检索时返回相似度打分：

# 用户问题
query = "茅台2025年的市盈率和市净率分别是多少"
# 相似度检索
results = vectorstore.similarity_search_with_relevance_scores(
    query=query,
    # search_type="similarity_score_threshold", 不需要search_type了
    score_threshold=0.42,
    k = 5
)

print(f"查询: {query}\n")
for doc, score in results:
    print(f"======文档: {doc.id}，得分：{score}=======")
    print(f"内容: {doc.page_content}")
    print(f"元数据: {doc.metadata}")

检索器（Retriever）

检索器（Retriever）是一种接口，能够根据非结构化查询返回文档。它的功能比向量存储更通用。检索器不需要具备存储文档的能力，只需能够返回文档即可。

检索器可以由向量存储构建，也可以由其他数据源构建，因此使用范围更广。

检索器接受字符串形式的查询作为输入，并返回一个由文档对象组成的列表作为输出

VectorStore转Retriever

需要注意的是，所有VectorStore都可以转换为检索器
VectorStore提供as_retriever()方法将其转换为检索器，可以把调用VectorStore时的参数提前固化，简化后期的查询。
例如，每次我们都要传入k=3作为参数，我们就可以将其固化，转vectorstore为一个固定每次最多查3条数据的retriever：

retriever = vectorstore.as_retriever(
    search_type="similarity",  # 检索类型: similarity, mmr, similarity_score_threshold
    search_kwargs={"k": 3}     # 返回top-3结果
)

以后每次查询就可以直接使用retriever了：

# 使用检索器检索
retrieved_docs = retriever.invoke(query)

print(f"查询: {query}\n")
for i, doc in enumerate(retrieved_docs):
    print(f"文档 {i+1}: {doc.page_content}")

当然，除了k以外，你也可以固化更多参数VectorStore支持的参数。但需要注意的是，retriever 是不会返回得分的。

其它Retriever

https://docs.langchain.com/oss/python/integrations/retrievers

总结

知识库构建核心组件：

组件 作用 常用选择
​Document Loader​​ ​加载原始文档​​ ​MinerU, Docling​​
​Text Splitter​​ ​切分文档为chunk​​ ​RecursiveCharacterTextSplitter​​
​Embeddings​​ ​文本转向量​​ ​DashScopeEmbeddings , BGE-M3, qwen3-embedding:0.6b​​
​Vector Store​​ ​存储和检索向量​​ ​InMemory(开发), Chroma(中小), Milvus(大规模)​​
​Retriever​​ ​标准检索接口​​ ​vectorstore.as_retriever()​​

关键参数建议：

  • chunk_size: 建议 200~1000，取决于文档类型和模型上下文长度
  • chunk_overlap: 建议 chunk_size 的 10%~20%
  • k (检索数量): 建议 3~10，太少可能遗漏，太多可能引入噪声
posted @ 2026-07-29 17:25  VipSoft  阅读(0)  评论(0)    收藏  举报