【LLM】Langchain使用[三]（基于文档的问答）

**LLM Langchain 使用案例 [三]**

在前两篇文章中，我们已经介绍了 Langchain 的基本概念、架构以及如何使用它来实现问答功能。今天，我们将继续深入探讨 Langchain 的应用场景，并展示一个基于文档的问答示例。

**什么是基于文档的问答？**

基于文档的问答是一种常见的问答模式，涉及到从一组已有的文档中提取信息来回答用户的问题。这种模式在许多实际应用场景中非常有用，例如：

* 文档检索系统*问答社区* 知识图谱**基于文档的问答示例**

假设我们有一份关于机器学习的教科书，我们想使用 Langchain 来实现一个基于文档的问答功能。我们的目标是让用户能够通过输入问题来获取相关信息。

### **步骤1：准备数据**

首先，我们需要准备一份关于机器学习的教科书作为我们的文档来源。我们可以将教科书转换为 Langchain 支持的格式，例如 JSON 或 Markdown。

json{
 "title": "机器学习",
 "sections": [
 {
 "title": "什么是机器学习",
 "content": "机器学习是一种人工智能技术..."
 },
 {
 "title": "监督学习",
 "content": "监督学习是一种机器学习算法..."
 }
 ]
}

### **步骤2：创建 Langchain 应用**

接下来，我们需要创建一个 Langchain 应用来处理用户的输入和输出。我们可以使用 Langchain 的 API 来实现这一点。

import langchain# 创建 Langchain 应用app = langchain.App(
 name="机器学习问答",
 description="基于文档的问答应用"
)

# 定义问题处理函数def process_question(question):
 # 从文档中提取相关信息 relevant_info = get_relevant_info(question)
 # 返回答案 return relevant_info# 定义答案返回函数def return_answer(answer):
 # 将答案转换为 Langchain 支持的格式 formatted_answer = format_answer(answer)
 # 返回答案 return formatted_answer# 创建 Langchain 应用实例app_instance = langchain.AppInstance(
 app=app,
 question_processor=process_question,
 answer_returner=return_answer)

# 运行应用app_instance.run()

### **步骤3：测试应用**

最后，我们需要测试我们的 Langchain 应用来确保它能够正常工作。我们可以使用各种测试案例来评估应用的性能和准确性。

import unittestclass TestLangchainApp(unittest.TestCase):
 def test_process_question(self):
 # 测试问题处理函数 question = "什么是机器学习"
 answer = process_question(question)
 self.assertIsNotNone(answer)

 def test_return_answer(self):
 # 测试答案返回函数 answer = "机器学习是一种人工智能技术..."
 formatted_answer = return_answer(answer)
 self.assertEqual(formatted_answer, "机器学习是一种人工智能技术...")

通过以上步骤，我们成功地创建了一个基于文档的问答 Langchain 应用。这个应用能够处理用户的问题并返回相关信息。

**总结**

在本篇文章中，我们介绍了 Langchain 的基本概念、架构以及如何使用它来实现问答功能。我们展示了一个基于文档的问答示例，并一步步地演示了如何创建和测试 Langchain 应用。通过阅读这篇文章，读者应该能够理解 Langchain 的应用场景并学会如何使用它来解决实际问题。