智能体 (AI Agent) 开发实战之【LangChain】(四) 结合大模型基于 RAG 实现本地知识库问答和纠错

2025-06-27
河北
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上几篇内容介绍了基于 RAG 实现简单的知识库问答功能及优化，本篇文章基于原有功能做下输入内容的纠错。实现的功能是输入一段文字，从本地知识库中检索信息进行比对并提示其中的错误。

一、具体的功能实现

代码实现逻辑还是从本地加载知识源数据，进行文本分隔和嵌入，然后存入向量数据库中。相关的代码已经在前几篇文章中有介绍，可以参考。

1.定义纠错和优化方法

def correct_and_optimize_text(input_text, vector_store):    relevant_docs = vector_store.similarity_search(input_text)    result = chain.run(input_documents=relevant_docs, question=f"请对以下文本进行纠错和优化：{input_text}")    return result

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2.调用测试

question = input("请输入你的问题（输入 'q' 退出）：")
if question.lower() == 'q':   breakelse:     if "知识库" not in question:         response = chat_model.invoke(question)         print("答案是：", response.content)     else:         answer = correct_and_optimize_text(question, vector_store)         print("答案是：", {answer})

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3.运行代码测试功能