基于 LangChain 与 Ollama 构建具备 RAG 能力的本地化智能文档问答系统，支持多格式文档上传与
语义理解问答，适用于企业知识库等场景。
点击空白处退出提示
基于langchain的本地智能文档问答系统产品系统
我要开发同款技术信息
作品详情
行业场景
功能介绍
前后端分离架构设计与核心开发：
基于 FastAPI 构建高性能后端服务，使用 Vue 3 开发响应式前端管理界面。通过 RESTful API 实现前后端解耦，
独立完成用户认证、文档管理、问答会话等 10+ 核心接口设计与实现。
结构化数据与向量数据双存储架构：
使用 MySQL 存储用户信息、文档元数据、对话历史等结构化数据，通过 SQLAlchemy ORM 实现数据建模与事
务管理；结合 FAISS 向量数据库存储文档语义向量，实现“MySQL + FAISS”双引擎混合检索，支持亿级向量快速
相似度匹配。
本地大模型集成与 RAG 系统实现：
使用 Ollama 在本地部署 Llama 2 模型，基于 LangChain 构建具备记忆与工具调用能力的 AI Agent。实现文档
解析→文本分块→向量化→语义检索→提示增强→生成的完整 RAG 流水线，问答准确率较直接生成提升 40%。
项目实现
这个项目是独立开发的。这个项目中以fastAPI构建高性能的后端服务，使用vue3开发响应式前端管理界面，独立完成了用户认证文档管理，问答回话等10+个核心接口设计实现
示例图片
声明：本文仅代表作者观点，不代表本站立场。如果侵犯到您的合法权益，请联系我们删除侵权资源！如果遇到资源链接失效，请您通过评论或工单的方式通知管理员。未经允许，不得转载，本站所有资源文章禁止商业使用运营!
评论