快速构建个人本地知识库管理系统与实现RAG问答

摘要

      在当今信息爆炸的时代，快速准确地获取知识变得尤为重要。本地 RAG（检索增强生成）系统结合了检索和生成技术，通过本地知识库提供精准答案。本文将详细介绍如何构建一个简单的本地 RAG 系统，包括知识库的创建、RAG 模块的实现以及用户交互界面的设计。

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一、RAG 和知识库简介

1、RAG

      RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了检索和生成技术的自然语言处理框架。它通过检索与问题相关的知识库内容，为生成模块提供上下文信息，从而生成更准确、更有针对性的答案。RAG 的核心优势在于能够处理复杂的、需要背景知识的问题，同时避免了传统生成模型可能出现的“幻觉”现象。

2、知识库

      知识库是 RAG 系统的核心组件，它存储了系统需要使用的背景信息和数据。知识库的质量直接影响 RAG 系统的性能。一个高质量的知识库能够提供丰富的上下文信息，帮助系统更好地理解问题并生成准确的答案。知识库的构建和管理是 RAG 系统成功的关键。

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二、 工作流程

1. 知识库上传：用户通过 UI 上传知识库文件。
2. 知识库处理：应用逻辑层调用 knowledge_base.py 中的函数处理上传的文件，提取文本内容，分割成 chunks，并保存到 CSV 文件中。
3. 查询处理：用户输入查询问题&#x