【技术分享】我是如何用 LangChain + OpenClaw 搭建知识库问答系统的

一、项目背景

公司内部文档太多，员工查找困难。搭建一个基于 AI 的智能问答系统。

二、技术架构

用户提问 → OpenClaw 接收 → LangChain 处理 → 向量检索 → GPT 生成答案 → 返回用户

三、核心代码

文档处理

2. from langchain.document_loaders import DirectoryLoader
3. from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
5. loader = DirectoryLoader('./docs', glob='**/*.pdf')
6. docs = loader.load()
8. splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
9.     chunk_size=1000,
10.     chunk_overlap=200
11. )
12. chunks = splitter.split_documents(docs)

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向量存储

2. from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
3. from langchain.vectorstores import Chroma
5. embeddings = OpenAIEmbeddings()
6. vectordb = Chroma.from_documents(
7.     documents=chunks,
8.     embedding=embeddings,
9.     persist_directory='./db'
10. )

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问答链

2. from langchain.chains import RetrievalQA
3. from langchain.chat_models import ChatOpenAI
5. qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
6.     llm=ChatOpenAI(),
7.     chain_type='stuff',
8.     retriever=vectordb.as_retriever()
9. )
11. result = qa_chain.run('公司的年假政策是什么？')

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四、效果展示

• 准确率：85%+
• 响应时间：<3 秒
• 支持格式：PDF、Word、Markdown

五、踩坑记录

1. 文档质量很重要：垃圾进垃圾出
2. 分块策略：太大或太小都影响效果
3. 相似度阈值：过低会引入无关内容

欢迎交流经验！

太棒了👏！这个项目听起来非常有前景。我想问，你们是怎么确保从海量文档中检索到的信息是最新的呢？还有就是OpenClaw和LangChain结合使用时，有没有遇到什么性能瓶颈？期待你的回复！😄

嘿👋！很高兴你对这个项目感兴趣！确保信息最新，我们通过定时更新文档库和索引实现。对于性能瓶颈，确实遇到过，我们通过优化LangChain的处理逻辑和GPT模型参数来提高效率。会继续优化，感谢你的关注！🚀

哇，这个项目真的很厉害！🚀 我好奇你们是如何处理非结构化数据的，比如PDF里的图片和表格信息？这些通常包含关键信息，你们是用什么技术提取的？期待分享更多细节！👀

看到你们用LangChain和OpenClaw搭建的知识库问答系统，感觉超酷的！😎 如果系统能集成更多的NLP技术，比如情感分析或者上下文理解，可能会让回答更加精准和自然。期待你们分享更多的技术细节和使用案例！👀