本文将基于 LangChain 实现一个 mini 的实战案例。这次实战主要完成的任务，就是设计一个测试答疑助手，这个测试答疑助手的主要功能为基于本地的文档和数据，回答给出的自然语言问题，比如一些数据的统计，查找、组合。
示例使用数据
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测试用例文档
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设计文档
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需求文档
实践演练
实战设计思路
安装依赖
安装依赖 chromadb，chromadb是一个简单快捷的向量数据库，为了减少对embedding模型的请求次数，设置数据保存的物理位置，这样多次运行代码也不会重复请求模型转换向量:
pip install chromadb
-
embedding：相当于一个“桥梁” —— 翻译：把图片，文字，视频以及音频全部转换为数字，并且包含了数据的信息，使得大模型都能”懂“，能利用这些数字去做训练和推理。
-
向量：向量本身是一组数字，但是在几何上，向量的各个数字组成了多维的数组空间，向量的每个维度代表该空间的·一个不同的特征或者属性。
-
向量数据库：专门用于存储和管理向量数据的数据库，能对向量数据进行高效的操作。
代码实现
-
通过环境变量设置API Token，以及相关依赖的导入:
# 一些LangChain的依赖导入
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.text_splitter import MarkdownHeaderTextSplitter
from langchain.vectorstores import Chroma
# 加载openai 的 API Tokenfrom utils.data_load import get_auth
# 通过环境变量设置API Token，因为代码中的部分模型调用实例无法直接传递参数，需要通过环境变量设置的方式将token传递给自动构建的OpenAI请求
import os
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'open_ai_token'
os.environ['OPENAI_API_BASE'] = 'open_ai_url'2.处理源文档，将其切片处理:
# 定义一个函数，用于加载本地文件中的文本
def load_text_from_file(path: str) -> str: return open(path, encoding='utf-8').read()
# 根据测试用例文档中的结构，定义一个MarkdownHeaderTextSplitter实例，用于将markdown文档切分为文本片段，方便后续embedding处理和向量数据库的构建
testcase_splitter = MarkdownHeaderTextSplitter(headers_to_split_on=[("##", "模块名称"), ("###", "用例名称")])
docs = testcase_splitter.split_text(load_text_from_file(path="docs/测试用例.md"))
# 同样处理设计文档，因为设计文档中的结构与测试用例文档不一致，所以要新定义一个MarkdownHeaderTextSplitter实例
design_splitter = MarkdownHeaderTextSplitter(headers_to_split_on=[("##", "功能名称"), ("###", "模块名称")])
docs += design_splitter.split_text(load_text_from_file(path="docs/设计文档.md"))
# 同理，处理需求文档
prd_splitter = MarkdownHeaderTextSplitter(headers_to_split_on=[("###", "功能名称")])
docs += prd_splitter.split_text(load_text_from_file(path="docs/需求文档.md"))
# 将切分后的文本片段输出，可以查看切分结果，和里面附带的数据信息
for doc in docs: print(doc) 3.如果数据存在，则加载使用，如果不存在，则写入：
persist_directory = 'chroma'
# 读取数据
if os.path.isdir(persist_directory): vectordb = Chroma(persist_directory=persist_directory, embedding_function=OpenAIEmbeddings())
else: # 将切分后的数据，通过OpenAIEmbeddings实例，转换为向量数据，# 并保存到向量数据库中，持久化到本地指定目录下 vectordb = Chroma.from_documents( documents=docs, embedding=OpenAIEmbeddings(), persist_directory=persist_directory ) 4.将向量数据库中检索到的文本片段以及提示词组成为 prompt，向大模型获取返回信息:
# 设定最终提出的问题
question = "问题：请统计出用户注册用例中，用到的所有用户名、密码、电子邮箱数据，并将它们列成一个表格"
# 从向量数据库中找到相似度最高的k条文本片段数据
answer_docs = vectordb.similarity_search(query=question, k=4)
# ChatGPT3.5大模型调用实例
llm = ChatOpenAI(temperature=0.0)
# 将向量数据库中检索到的文本片段组装成字符串，作为输入的数据源
resource_doc = "".join([chunk.page_content for chunk in answer_docs])
# 将数据源字符串和问题组装成最终请求大模型的字符串
final_llm_text = f"{resource_doc} {question}"
# 通过大模型获取字符串的回答信息
response = llm.call_as_llm(message=final_llm_text)
print(f"回答结果：\n{response}")运行结果示例
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