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**向量化模型**:
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- SentenceModel('shibing624/text2vec-base-chinese')，专为中文文本设计的句子嵌入模型，用于将查询和文档转化为向量表示。
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```sh
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# 下载地址
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https://huggingface.co/shibing624/text2vec-base-chinese
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```
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上述架构图展示了一个垂直的层次结构，描述了系统的核心组件及其连接关系，自上而下解读如下：
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- **Gradio Web 界面**:
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- 位于顶层，使用绿色矩形框表示，标注为"Gradio 大模型交互 Web"。这是用户与系统交互的入口，支持输入查询和接收回答。
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- **Qwen2.5-14b**:
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- 第二层，用紫色矩形框表示，包含 Qwen 的标志，以及"Qwen2.5-14B 开源大语言模型"字样。用户查询从 Gradio 传递至此，由 Qwen2.5-14b 处理。
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- 注意咱们用的通义千问2.5的模型，实际也可以换成 DeepSeek 模型。
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- **向量化层**:
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- 第三层，用红色矩形框表示，标注为"shibing624/text2vec-base-chinese 向量化"。此层将文本转化为向量，为后续的语义检索提供支持。
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- **Elasticsearch 搜索**:
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- 第四层，同样为红色矩形框，包含 Elasticsearch 标志和"搜索引擎"字样。向量化的数据在此存储并用于检索。
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- **FSCrawler 数据摄取**:
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- 第五层，用蓝色矩形框表示，标注为"FSCrawler 文档爬虫"，负责将本地文档索引到 Elasticsearch。
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- **数据源**:
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- 底层，用米色矩形框表示，包含 PDF、DOC、XLS、PPT、TXT 等文档类型图标，标注为"数据源"。
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箭头从上到下连接各层，表明数据从用户界面流向大语言模型，再经过向量化、检索，最终基于文档数据生成回答。
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- **输入**:
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- 左侧标注为"待检索的问句"，表示用户输入的查询。同时，"私有化本地数据源"（PDF、DOC、XLS 等）作为知识库基础。
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- **Elasticsearch**:
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- 中间核心组件，标注为"Elasticsearch"，包含"向量数据库"和"向量检索"模块。查询和数据源均输入此模块，通过向量检索匹配相关文档。
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- **Qwen2.5 LLM**:
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- 右侧标注为"DeepSeek ... Qwen2.5 LLM 大语言模型"，接收检索结果并生成回答。
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- **输出与验证**:
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- 最终输出为"提取用户想要的精准答案"，并通过"结果验证"确保准确性。此外，系统提供"公网开放接口"，支持 API 访问。
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#### 3.3 综合分析
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综合两图来看，系统采用经典的 **RAG（Retrieval-Augmented Generation）** 架构：
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用户查询首先通过向量化模型（`shibing624/text2vec-base-chinese`）转化为向量，在 Elasticsearch 中检索相关文档，随后将查询与检索结果传递给 Qwen2.5-14b 生成最终回答。
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Gradio 提供友好界面，FSCrawler 确保数据摄取的自动化，而公网接口则扩展了系统的应用场景。
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检索增强生成（RAG）简单来说就是**先从一大堆文档中找到跟用户问题相关的内容，然后用大语言模型把这些内容整理成自然、易懂的回答**。
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### 4. 知识库智能问答系统代码解读
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以下是实现该系统的一般步骤与代码思路，具体代码放到[死磕Elasticsearch知识星球](https://jishuzhan.net/article/1898217914180947969)。
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#### 4.1 文档摄取
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使用 FSCrawler 扫描本地文件并索引到 Elasticsearch：
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```sh
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fscrawler --config_dir /path/to/config job_name
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```
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配置文件需指定文档路径和 Elasticsearch 索引名称。
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#### 4.2 向量化
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利用 `shibing624/text2vec-base-chinese` 对文档和查询进行[向量化](https://jishuzhan.net/article/1898217914180947969)：
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```python
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from text2vec import SentenceModel
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model = SentenceModel('shibing624/text2vec-base-chinese')
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# 文档向量化并存入 Elasticsearch
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for doc in documents:
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vector = model.encode(doc['text'])
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es.index(index='knowledge_base', body={'text': doc['text'], 'vector': vector})
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```
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#### 4.3 查询处理与检索
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将用户查询向量化并在 Elasticsearch 中执行相似性搜索，这里本质做的是关键词匹配+向量检索的组合方式。
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#### 4.4 回答生成
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将查询和检索结果传递给 Qwen2.5-14b 生成回答：
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```python
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from ollama import Client
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ollama = Client()
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context = "\n".join([doc['_source']['text'] for doc in results['hits']['hits']])
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prompt = f"根据以下内容回答问题：\n{context}\n问题：{query}"
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response = ollama.generate(model='qwen2.5:14b', prompt=prompt)
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answer = response['text']
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```
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#### 4.5 Gradio 界面
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通过 Gradio 实现交互：
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```python
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import gradio as gr
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def qa_system(query):
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# 查询处理、检索、生成逻辑
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return answer
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interface = gr.Interface(fn=qa_system, inputs="text", outputs="text")
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interface.launch()
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```
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上述步骤展示了从数据摄取到回答生成的完整流程，体现了系统的模块化设计。
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### 5. 知识库智能问答系统待改进和展望
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为进一步提升系统性能与用户体验，可考虑以下改进方向：
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- **模型优化**:
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- 对 Qwen2.5-14b 进行领域特定微调，提升对知识库内容的理解能力。
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- 换成 DeepSeek 模型做对比。
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- **向量化改进**:
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- 尝试其他中文嵌入模型或微调 `text2vec`，提高向量表示的语义准确性。
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- **文章切分力度**:
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- 当前大家看到一章内容一个文档，效果可以。
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- 但如果更细化为一小节内容一个文档导入 Elasticsearch，是不是更好呢？都有待进一步验证！
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### 结语
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基于 Qwen2.5-14b 与 Elasticsearch 的大数据知识库智能问答系统，通过向量检索与生成式 AI 的检索增强 RAG 结合，为用户提供了高效、精准的信息获取途径。
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无论是技术架构的清晰性，还是实测效果的可靠性，该系统都展现了检索增强RAG 在知识管理领域的巨大潜力。
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视频讲解地址：https://t.zsxq.com/E1toS
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