项目简介：基于 Langchain RAG 框架的自定义知识库对话系统1. 功能模块及用户功能：对话接口：用户可以通过文本输入与系统进行自然语言对话。系统能够理解用户的查询并返回相关信息。知识库检索：系统能够从事先构建好的知识库中检索相关内容，以支持对话中的信息提供。用户反馈：用户可以通过点击按钮提供对话结果的反馈，包括正确性、流畅性等方面的评价。2. 我的任务、技术栈与成果：任务：搭建自定义知识库对话系统，提供高效、准确的信息查询服务。技术栈：使用 Langchain 提供的 RAG 框架作为对话系统的核心。选择 Qwen-14B-Chat 作为基座模型，具有强大的对话生成能力和对话理解能力。使用 Streamlit 框架重新设计前端界面，提供用户友好的交互体验。成果：成功搭建了一个自定义知识库对话系统，能够通过与用户交互，提供准确、丰富的信息支持。引入了用户反馈功能，能够持续收集用户的评价数据，用于优化系统性能和调整知识库内容。3. 难点与解决方案：难点：如何有效地组织和索引知识库中的内容，以便快速、准确地进行检索。解决方案：使用 RAG 框架将知识库内容进行索引，利用其检索式搜索功能实现快速的信息检索。通过对知识库内容进行分类和标签化，提高检索的准确性和效率。