在構建基于大模型的智能問答系統時，LangChain 提供了一個強大的框架，支持各種模塊來幫助開發者構建更復雜、更智能的語言處理應用。以下是構建此類系統的一些關鍵組件和步驟。

模型接入：使用 LangChain 支持的模型，通過 API 接入外部模型，或利用 api-for-open-llm 框架調用 本地llm模型。

向量庫與嵌入模型：利用 Milvus 向量庫和嵌入模型（如 m3e 向量模型）來增強問答系統的檢索能力，使其能夠從大量文本數據中快速檢索相關信息。

鏈式調用和代理行動決策：使用 LangChain 的鏈（Chains）和代理（Agents）模塊來構建復雜的問答邏輯，使系統能夠根據用戶輸入做出連貫的決策并提供相關的回答。

提示詞寫法：根據需要編寫適當的提示詞，以引導模型提供準確的回答。可以使用 XML 標記來定義上下文和歷史記錄，以便模型更好地理解問題和背景。

通過以上步驟，可以構建一個基于大模型的智能問答系統，該系統能夠理解用戶的問題并提供準確、相關的回答。此外，通過不斷優化模型、提示詞和檢索策略，可以進一步提高問答系統的性能和用戶體驗。

langchain/dify的智能體

Langchain支持各種模型的接入、提示詞管理、基于向量庫的檢索增強、索引優化、鏈式調用和代理行動決策，適用于創建自治代理、模擬、個人助理、問答系統、聊天機器人、數據查詢、代碼理解、API交互、信息提取、文本摘要和模型評估等多種應用場景。

dify則是國內開源的一個agent平臺，類似于帶界面的Langchain。

milvus向量庫

Milvus是在2019年創建的，其唯一目標是存儲、索引和管理由深度神經網絡和其他機器學習（ML）模型生成的大規模嵌入向量。

作為一個專門設計用于處理輸入向量查詢的數據庫，它能夠處理萬億級別的向量索引。與現有的關系型數據庫主要處理遵循預定義模式的結構化數據不同，Milvus從底層設計用于處理從非結構化數據轉換而來的嵌入向量。Milvus使得向應用中添加相似性搜索變得容易。

嵌入模型

嵌入模型（Embedding Model）是一種在自然語言處理（NLP）和機器學習中廣泛使用的技術，旨在將高維的稀疏數據（如單詞、句子或圖像）轉換為低維的密集向量表示。這種向量表示能夠捕捉到數據的語義信息和結構特征，使得計算機能夠更有效地處理和分析數據。

在NLP中，單詞嵌入（Word Embedding）是最常見的嵌入模型之一。它將每個單詞映射到一個固定長度的實數向量，使得語義上相似的單詞在向量空間中也相互接近。這種表示方式可以有效地減少數據的維度，并捕捉單詞之間的語義關系，如同義詞、反義詞和上下文相關性。

嵌入模型通常通過無監督學習方法從大量文本數據中學習得到，如Word2Vec、GloVe和fastText等。這些模型利用單詞的共現信息和上下文關系來學習單詞的向量表示。

除了單詞嵌入，還有句子嵌入（Sentence Embedding）、段落嵌入（Paragraph Embedding）和圖像嵌入（Image Embedding）等，它們分別用于將句子、段落和圖像轉換為密集向量表示，以便進行后續的機器學習任務，如文本分類、情感分析、圖像識別等。

目前中文嵌入模型效果較好的推薦m3e向量模型。

本地自有模型/外部模型接口

本地部署可以使用api-for-open-llm，該項目是一個開源框架，提供了統一的后端接口，使得以 OpenAI ChatGPT API 的方式調用各類開源大模型變得簡單。

它支持流式響應、文本嵌入模型、langchain 的各類功能，并允許通過簡單修改環境變量將開源模型作為 ChatGPT 的替代模型。此外，該項目還支持加載自行訓練的 lora 模型，以及 vLLM 推理加速和處理并發請求，為各類應用提供強大的后端支持。

接口的話推薦使用gemini，在今年5月份之前gemini還是可以免費使用的。

提示詞寫法

以基于知識庫的官網問答系統的提示詞為例，下面是一個寫好的提示詞樣例：

在XML標記中使用以下上下文作為您學到的知識。{上下文}

當回答用戶:-如果你不知道，就說你不知道。

-如果你不知道，當你不確定，要求澄清。

避免提到你是從上下文中獲得信息的。并根據用戶提問的語言進行回答。

下面是人與助手之間的聊天歷史記錄，位于<歷史>{聊天記錄} XML標記中。

總結

基于大模型的智能問答系統利用 LangChain 框架和相關技術，如 Milvus 向量庫和嵌入模型，提供了一個強大的解決方案，用于構建理解自然語言并提供準確回答的系統。通過集成不同的模型、管理提示詞、利用向量檢索和鏈式調用，這個系統能夠處理復雜的用戶查詢，并根據上下文提供相關的信息。此外，系統的靈活性和可擴展性使得開發者可以根據特定需求定制和優化問答邏輯，從而提高用戶體驗和滿意度。