【Financial RAG Demo 项目】概览

项目定位初学者的笔记。1. 项目名称基于 RAG 技术的金融领域智能客服系统2. 技术栈Python LangChain 通义千问 Chroma Streamlit3. 核心功能知识库管理检索增强式对话️ 技术架构整个项目分为两个线索分别是把文件嵌入向量数据库、根据用户提问检索数据库并返回结果。1. 数据嵌入knowledge_base.py提供文本去重、分割、向量嵌入的服务app_file_uploader.py提供数据上传的交互页面。2. 添加历史file_history_store提供历史记录存储服务方便将历史记录封装进提问降低模型幻觉。3. 增强检索rag.py提供深度检索服务构建一条链路实现获取用户输入、添加历史消息、检索匹配文本、添加匹配文本、返回模型回复的链路app_chat.py提供问答界面获取用户输入给链路retriever_connector提供检索器与数据库连接的服务。 核心思想项目关键点在于链路 Chain 的构建简单来说Chain 要把用户输入、历史消息和匹配的知识段这三样东西打包发给大模型大模型有了额外的知识后便可以进行专业的回复。链路构建的难点就在于如何获取和规格化上述三种数据要理清数据结构在链路中传递时的变化。 推荐链接GitHub Demo 展示仓库