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以下是一个基于RAG（Retrieval Augmented Generation）架构的简单问答系统的Python实现示例。这个系统使用langchain库进行文档处理、检索，以及与大语言模型交互。

import os
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain
from langchain.llms import OpenAI# 设置OpenAI API密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key"def setup_rag_system(doc_path):# 加载文档loader = TextLoader(doc_path)documents = loader.load()# 文本分割text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)texts = text_splitter.split_documents(documents)# 生成嵌入embeddings = OpenAIEmbeddings()docsearch = FAISS.from_documents(texts, embeddings)# 加载问答链chain = load_qa_chain(OpenAI(), chain_type="stuff")return docsearch, chaindef answer_question(docsearch, chain, question):# 检索相关文档docs = docsearch.similarity_search(question)# 生成回答answer = chain.run(input_documents=docs, question=question)return answerif __name__ == "__main__":doc_path = "your_document_path.txt"docsearch, chain = setup_rag_system(doc_path)while True:question = input("请输入你的问题（输入 '退出' 结束）: ")if question == "退出":breakresponse = answer_question(docsearch, chain, question)print("回答:", response)

代码说明：

1. 设置环境：设置OpenAI API密钥，这是使用OpenAI模型和嵌入服务所必需的。
2. 文档加载与处理：使用TextLoader加载文档，然后使用CharacterTextSplitter将文档分割成小块。
3. 嵌入生成与向量存储：使用OpenAIEmbeddings生成文档块的嵌入向量，并使用FAISS存储这些向量，以便后续检索。
4. 问答链设置：使用load_qa_chain加载问答链，该链将使用OpenAI模型生成回答。
5. 问题回答：对于用户输入的问题，系统会检索相关文档，并使用问答链生成回答。

使用方法：

1. 替换your_openai_api_key为你自己的OpenAI API密钥。
2. 替换your_document_path.txt为你实际的文档路径。
3. 运行脚本，输入问题，输入“退出”结束程序。