基于LangChain与千帆SDK的文档智能问答系统开发实践

一、技术架构解析

1.1 LangChain框架的核心价值

LangChain作为大语言模型应用开发框架，通过模块化设计解决了以下关键问题：

• 文档预处理流水线：提供TextSplitter接口实现自适应分块（固定窗口/语义分块），支持Markdown/PDF/Word等20+格式解析
• 检索增强生成(RAG)：内置FAISS/Chroma等向量数据库集成，结合HyDE技术提升检索准确率30%以上
• 对话管理：通过Memory模块实现多轮对话状态跟踪，支持Redis/MongoDB等持久化方案

1.2 千帆SDK的能力特点

千帆SDK作为大模型服务接入层，主要提供：

• 多模型统一接口：千文、ERNIE等模型的标准化调用方式
• 性能优化：自动处理请求批量化、响应流式传输等底层细节
• 安全管控：内置访问频率控制、内容审核等企业级功能

二、系统实现详解

2.1 开发环境搭建

# 标准环境配置
langchain==0.0.346 
qianfan==1.1.3
sentence-transformers==2.2.2

建议使用conda创建Python3.9虚拟环境，需特别注意CUDA版本与向量计算库的兼容性

2.2 核心代码实现

文档加载阶段

from langchain.document_loaders import DirectoryLoader
loader = DirectoryLoader(
    './docs/', 
    glob="**/*.pdf",
    loader_cls=PyPDFLoader,
    show_progress=True
)
documents = loader.load()

向量化处理

from langchain.embeddings import QianfanEmbeddingsEndpoint
embeddings = QianfanEmbeddingsEndpoint(
    model="embedding-v1",
    chunk_size=16,  # 千帆API特有参数
    qps_limit=10    # 请求限流控制
)

问答链构建

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import QianfanLLMEndpoint
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=QianfanLLMEndpoint(model="ERNIE-Bot"),
    chain_type="stuff",
    retriever=vector_db.as_retriever(
        search_type="mmr", 
        search_kwargs={"k":5}
    )
)

三、性能优化策略

3.1 检索效率提升

• 分级索引：对文档按重要性建立多级向量库
• 混合检索：结合关键词搜索与向量搜索（BM25+Cosine）
• 缓存机制：Redis缓存高频查询的embedding结果

3.2 回答质量改进

• 提示工程：采用CoT思维链模板

  请根据以下上下文回答问题，如果不知道就说"不确定"：
  {context}
  问题：{question}
  分步思考过程：

• 结果校验：通过校验链(Validation Chain)验证事实准确性

四、典型应用场景

4.1 企业知识库

某金融客户案例显示：

• 新员工培训问答准确率达92%
• 平均响应时间<800ms
• 知识更新周期从周级降至小时级

4.2 技术文档支持

开放API文档的智能查询可实现：

• 代码示例自动生成
• 参数说明精准定位
• 版本差异对比

五、演进方向

1. 多模态扩展：支持图片/表格内容理解
2. 主动学习：通过用户反馈自动优化模型
3. 边缘部署：研发轻量化本地推理方案

注：本文所有技术实现均遵循Apache 2.0开源协议，模型服务需自行申请相应API权限