LangChain 实现NaiveRAG朴素向量检索生成

向量检索增强生成（RAG，Retrieval‑Augmented Generation），是弥补大语言模型固有缺陷的关键技术。它可接入私有文档、内部笔记等外部数据源，有效缓解训练数据滞后、知识固化、回答幻觉等问题，输出更为精准可信的内容。Naive RAG 即朴素 RAG，是 RAG 体系中最基础原始的实现方式，也是各类进阶 RAG 技术的底层基石。该方案架构极简、落地门槛低，舍弃复杂优化手段，只保留检索加生成的核心能力。很适合新手学习实践，同时该方式也多用于搭建轻量化知识库问答服务，适配各类简单问答场景。

当前主流 RAG 存在三种典型实现范式，分别为 Naive‑RAG、Advanced‑RAG、Agentic‑RAG。本章将以 Naive‑RAG 为例，介绍其功能实现逻辑，以及调用大模型完成 RAG 检索的完整流程。Naive‑RAG 在处理检索结果时，通常直接复用检索得到的文档片段，不会对召回内容做额外加工与二次处理。

• 完整流程为：用户输入问题后，直接执行语义相似度检索，通过向量相似度打分筛选出匹配度最高的文档块；随后将检索获取的上下文片段传入 LCEL 执行链，与提示词进行拼接，完成向量检索推理，最终交由大模型生成回答。

该方案仅依靠基础语义相似度完成召回，不具备查询改写、结果重排序、文本块优化等高级能力。但其实现逻辑简洁、开发效率高、调试难度低，是入门学习 RAG 技术的首选方案。

环境依赖安装

1、项目运行需依赖文档解析、文本分割、向量数据库、网络请求等核心库，为保证安装速度和稳定性，统一使用清华PyPI镜像源批量安装所有依赖，避免后续开发过程中反复补装库文件。

CMD> pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple langchain_text_splitters langchain_chroma chromadb pypdf requests bs4
CMD> 
CMD> pip list
Package                                  Version
---------------------------------------- -----------
beautifulsoup4                           4.15.0
bs4                                      0.0.2
chromadb                                 1.5.9
langchain-chroma                         1.1.0
langchain-text-splitters                 1.1.2
pypdf                                    6.16.1
requests                                 2.34.2

2、大模型知识库检索分为对话大模型和Embedding向量模型两类，二者作用完全不同。对话模型输出自然语言文本（供人阅读），向量模型输出浮点型向量数组（供机器计算相似度），是实现RAG检索生成的核心组件。

本次选用 Qwen3-Embedding-0.6B-GGUF 轻量向量模型，模型存放于阿里魔搭社区，可直接访问链接下载对应文件：

• 模型社区地址：Qwen3-Embedding-0.6B-Q8_0.gguf

下载完成后，将模型文件直接放入llama.cpp根目录，与后续启动脚本同级，避免因路径错误导致模型加载失败。

3、为避免对话模型和向量模型端口冲突、服务相互干扰，本次采用双端口分离部署方案。11433端口承载对话大模型服务，11434端口承载Embedding向量模型服务，两个服务独立运行、各司其职。

对话大模型服务启动，用于实现自然语言问答、对话交互，加载通用指令微调大模型，上下文窗口设置为4096，适配常规问答场景。

CMD> llama-server.exe -m qwen2.5-1.5b-instruct-q4_k_m.gguf --host 127.0.0.1 --port 11433 -c 4096

init: llama threadpool init, n_threads = 12
load_model: initializing, n_slots = 4, n_ctx_slot = 4096, kv_unified = 'true'
llama_server: model loaded
llama_server: listening on http://127.0.0.1:11433

向量Embedding模型服务启动，核心增加 --embeddings 参数，强制模型以向量编码模式启动，不输出文本，仅输出向量数据。

CMD> llama-server.exe -m Qwen3-Embedding-0.6B-Q8_0.gguf --host 127.0.0.1 --port 11434 -c 4096 --embeddings -b 512 -ub 512

init: llama threadpool init, n_threads = 12
load_model: initializing, n_slots = 4, n_ctx_slot = 4096, kv_unified = 'true'
llama_server: model loaded
llama_server: listening on http://127.0.0.1:11434

文本向量维度测试

Llama.cpp 内置 OpenAI 兼容接口标准，无需部署 OpenAI 服务，本地 GGUF 向量模型即可直接被 langchain_openai.OpenAIEmbeddings 调用，大幅降低本地RAG开发适配成本。

本段代码核心目的：验证向量模型服务可用性、向量维度合法性、文本向量化一致性，是RAG项目前置必测环节。核心区分两个核心向量化方法：

• embed_query：面向用户提问，单条短句向量化，向量特征适配「检索匹配」场景；
• embed_documents：面向知识库切片，批量长文本向量化，向量特征适配「入库存储」场景。

from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

embeddings = OpenAIEmbeddings(
    model="Qwen3-Embedding-0.6B-Q8_0.gguf",
    base_url="http://127.0.0.1:11434/v1",
    api_key="dummy"
)

text = "人工智能是什么"

# 用于查询语句，单条文本，适合用户提问向量化
query_vector = embeddings.embed_query(text)

print(f"向量长度：{len(query_vector)}")
print(f"前5个向量：{query_vector[:5]}")

texts = ["大模型", "RAG检索增强生成", "向量数据库"]

# 用于文档切片列表，批量处理知识库文本，适合文档检索向量化
doc_vectors = embeddings.embed_documents(texts)

print(f"文档向量数量：{len(doc_vectors)}")
print(f"文档向量前5个：{doc_vectors[0][:5]}")
print(f"文档向量前5个：{doc_vectors[1][:5]}")
print(f"文档向量前5个：{doc_vectors[2][:5]}")

模型固定输出1024维浮点向量，所有文本的语义信息都会被压缩为统一维度的数值数组。语义相似度越高的文本，向量数值重合度越高、空间距离越近，这是语义检索的底层原理。

CMD> python main.py
向量长度：1024
前5个向量：[-0.021272549405694008, -0.04013322293758392, -0.016011258587241173, -0.1134452372789383, 0.014976831153035164]
文档向量数量：3
文档向量前5个：[0.012190932407975197, -0.04904358834028244, -0.011189550161361694, -0.04492426663637161, -0.02737090364098549]
文档向量前5个：[-0.021237701177597046, -0.0865737572312355, -0.018793350085616112, 0.08651088923215866, 0.02789725735783577]
文档向量前5个：[0.04903004691004753, -0.06314395368099213, -0.010090955533087254, -0.09537919610738754, 0.024128597229719162]

向量数据库存储与语义检索测试

Chroma 是轻量级嵌入式向量数据库，无需独立部署服务、无需额外数据库环境，开箱即用，极其适合本地轻量化RAG项目。核心特性为本地磁盘持久化，通过 persist_directory 参数指定存储目录，向量数据、原始文本、元数据会永久保存，重启项目无需重复向量化。

本段代码实现完整的「文本入库-向量存储-语义召回」流程，不依赖关键词匹配，仅通过向量空间距离计算相似度，支持模糊语义匹配。同时直观暴露 Naive RAG 原生短板：无重排序、无查询优化，单纯相似度检索容易出现匹配偏差。

from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_chroma import Chroma

embeddings = OpenAIEmbeddings(
    model="qwen3-embedding-local.gguf",
    base_url="http://127.0.0.1:11434/v1",
    api_key="dummy"
)

texts = [
    "llama.cpp用来本地运行GGUF大模型,一款轻量级、高性能的本地大模型推理框架，主打低资源消耗，支持CPU、GPU混合推理。",
    "RAG检索增强生成是解决大模型知识滞后、幻觉问题的核心技术，通过检索外部知识库，让大模型基于真实私有数据生成答案。",
    "RAG技术核心流程分为文档加载、文本切片、向量嵌入存储、相似度检索、大模型生成回答五个核心步骤。"
]

# 初始化Chroma向量数据库，持久化存储到本地文件夹
db = Chroma.from_texts(
    texts=texts,
    embedding=embeddings,
    persist_directory="./my_chroma_db"
    )

# 语义相似度检索：查询llama.cpp的功能与用途，返回2条最匹配结果
res = db.similarity_search("llamacpp能干什么？",k=2)

print("相似度检索结果：")
for idx, d in enumerate(res, 1):
    print(f"\n检索结果{idx}：{d.page_content}")

本次检索结果看似不准确，是Naive RAG 典型缺陷：简短口语化问句与正式文档文本向量空间匹配度偏低，单纯向量相似度无法精准匹配业务语义。这也是进阶RAG需要引入重排序、查询改写、上下文优化的核心原因。

运行后项目目录自动生成 my_chroma_db 文件夹，即为持久化向量库，删除文件夹即可重置知识库数据。

CMD> python main.py
相似度检索结果：
检索结果1：RAG检索增强生成是解决大模型知识滞后、幻觉问题的核心技术，通过检索外部知识库，让大模型基于真实私有数据生成答案。
检索结果2：RAG技术核心流程分为文档加载、文本切片、向量嵌入存储、相似度检索、大模型生成回答五个核心步骤。

调用LCEL链测试

LCEL（LangChain Expression Language）是LangChain官方链式编程语法，用于极简、标准化组装AI业务流程，替代传统函数嵌套写法，结构清晰、易于调试、支持流式输出。

本段代码实现最简Naive RAG完整链路，覆盖全部核心环节：文档切片、向量库持久化、语义检索、Prompt约束、大模型生成、结果解析。同时引入向量距离分数可视化，分数越小语义相似度越高，可直观调试检索质量。

import os
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings, ChatOpenAI
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

# 全局变量配置
CHUNK_SIZE = 300
CHUNK_OVERLAP = 50
CHROMA_PERSIST_DIR = "./my_chroma_database"

# 大模型调用接口
llm = ChatOpenAI(
    model="qwen2.5-1.5b-instruct-q4_k_m.gguf",
    base_url="http://127.0.0.1:11433/v1",
    api_key="dummy",
    temperature=0.7,
    max_tokens=512,
)

# 向量服务调用接口
embeddings = OpenAIEmbeddings(
    model="qwen3-embedding-local.gguf",
    base_url="http://127.0.0.1:11434/v1",
    api_key="dummy"
)

# 构建向量库 并写入磁盘持久化
def build_vector_store(text_list: list[str]) -> Chroma:
    splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
        chunk_size=CHUNK_SIZE,
        chunk_overlap=CHUNK_OVERLAP,
        separators=["\n\n", "\n", "。", "，", " "]
    )
    all_chunks = []
    for text in text_list:
        chunks = splitter.split_text(text)
        all_chunks.extend(chunks)

    db = Chroma.from_texts(
        texts=all_chunks,
        embedding=embeddings,
        persist_directory=CHROMA_PERSIST_DIR
    )
    print(f"[*] 向量库构建完成，共 {len(all_chunks)} 个文本块，保存到 {CHROMA_PERSIST_DIR}")
    return db

# 加载本地已经存在的向量库
def load_vector_store() -> Chroma:
    return Chroma(
        persist_directory=CHROMA_PERSIST_DIR,
        embedding_function=embeddings
    )

# 将检索到的文档列表拼接成字符串
def format_docs(docs):
    return "\n---\n".join(doc.page_content for doc in docs)

if __name__ == "__main__":
    raw_texts = [
        "llama.cpp用来本地运行GGUF大模型，支持CPU和GPU加速。",
        "RAG检索增强生成用于知识库问答，先检索文档片段，再交给大模型生成答案。",
        "Chroma是轻量级嵌入式向量数据库，可以本地持久化存储向量，不需要额外部署服务。",
        "RecursiveCharacterTextSplitter用于把长文档切分成适合向量化的小块。"
    ]

    if os.path.exists(CHROMA_PERSIST_DIR):
        print("[+] 检测到本地向量库，直接加载...")
        vector_db = load_vector_store()
    else:
        print("[*] 本地向量库不存在，开始构建...")
        vector_db = build_vector_store(raw_texts)

    # 配置检索4级文档片段
    RETRIEVE_TOP_K = 4
    retriever = vector_db.as_retriever(search_kwargs={"k": RETRIEVE_TOP_K})

    # 配置RAG链
    prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
        ("system", """你是知识库问答助手，请严格依据提供的上下文回答用户问题。
        如果上下文中没有相关信息，直接回答“知识库中未找到相关内容”，不要编造信息。
        参考上下文：
        {context}"""),
        ("human", "{question}")
    ])

    rag_chain = (
        {"context": retriever | format_docs, "question": RunnablePassthrough()}
        | prompt
        | llm
        | StrOutputParser()
    )

    # 测试用户问题
    user_question = "llama.cpp有什么作用？"

    # 打印相似度分数
    docs_score = vector_db.similarity_search_with_score(user_question, k=4)
    print("\n[检索结果 (距离分数 越小越相似)]")
    for doc, score in docs_score:
        print(f"[分数:{score:.4f}] {doc.page_content}")

    answer = rag_chain.invoke(user_question)
    retrieved_docs = retriever.invoke(user_question)
    context_text = format_docs(retrieved_docs)

    print("\n[检索到的上下文]")
    print(context_text)
    print("\n[最终NaiveRAG回答]")
    print(answer)

本次运行充分体现 Naive RAG 的容错能力：虽然第一条检索结果匹配错误，但 Top4 召回集合中包含正确文档，大模型通过整合全部上下文，过滤无效信息、精准输出答案。

核心参数解读：temperature=0.7 平衡回答随机性与准确性，数值越低回答越严谨、越高越灵活；chunk_overlap 文本重叠量，用于避免切片截断丢失上下文信息。

CMD> python main.py
[+] 检测到本地向量库，直接加载...

[检索结果 (距离分数 越小越相似)]
[分数:1.1428] RecursiveCharacterTextSplitter用于把长文档切分成适合向量化的小块。
[分数:1.1689] Chroma是轻量级嵌入式向量数据库，可以本地持久化存储向量，不需要额外部署服务。
[分数:1.2348] llama.cpp用来本地运行GGUF大模型，支持CPU和GPU加速。
[分数:1.2493] RAG检索增强生成用于知识库问答，先检索文档片段，再交给大模型生成答案。

[检索到的上下文]
RecursiveCharacterTextSplitter用于把长文档切分成适合向量化的小块。
---
Chroma是轻量级嵌入式向量数据库，可以本地持久化存储向量，不需要额外部署服务。
---
llama.cpp用来本地运行GGUF大模型，支持CPU和GPU加速。
---
RAG检索增强生成用于知识库问答，先检索文档片段，再交给大模型生成答案。

[最终NaiveRAG回答]
llama.cpp用于本地运行GGUF大模型，支持CPU和GPU加速。

调用LCEL增量测试

原生Chroma数据库存在重复添加文档生成冗余数据的问题，容易导致知识库内容重复、检索结果冗余，影响问答精度。因此本节在基础Naive RAG的基础上完成工程化升级，新增三项核心实用能力。

主要包含增量入库与覆盖入库双模式、MMR多样性检索、文档溯源元数据绑定三大能力，同时通过UUID唯一标识解决文档重复问题。MMR多样性检索能够优化基础相似度检索的缺陷，避免召回内容单一、重复，在保障语义匹配度的同时提升检索多样性；为每一个文本切片绑定文档来源元数据，可实现内容快速溯源、权限管控与文档迭代更新，是轻量化RAG项目的核心优化方案。

import os
import uuid
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings, ChatOpenAI
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.documents import Document

CHUNK_SIZE = 300
CHUNK_OVERLAP = 50
CHROMA_PERSIST_DIR = "./my_chroma_database"
RETRIEVE_TOP_K = 4

llm = ChatOpenAI(
    model="qwen2.5-1.5b-instruct-q4_k_m.gguf",
    base_url="http://127.0.0.1:11433/v1",
    api_key="dummy",
    temperature=0.3,
    max_tokens=800,
)

embeddings = OpenAIEmbeddings(
    model="qwen3-embedding-local.gguf",
    base_url="http://127.0.0.1:11434/v1",
    api_key="dummy"
)

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=CHUNK_SIZE,
    chunk_overlap=CHUNK_OVERLAP,
    separators=["\n\n", "\n", "。", "，", " "]
)

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", """你是知识库问答助手，请严格依据提供的上下文回答用户问题。
    如果上下文中没有相关信息，直接回答“知识库中未找到相关内容”，不要编造信息。
    参考上下文：
    {context}"""),
    ("human", "{question}")
])

def format_docs(docs):
    return "\n---\n".join(
        f"[来源:{doc.metadata.get('source','未知')}]\n{doc.page_content}"
        for doc in docs
    )

def build_rag_chain(vector_db: Chroma):
    retriever = vector_db.as_retriever(
        search_type="mmr",        # 开启MMR检索
        search_kwargs={
            "k": RETRIEVE_TOP_K,  # 返回最相关的 4 个文档块
            "fetch_k": 10,        # 从数据库中获取 10 个候选文档
            "lambda_mult":0.3     # 越小越看重相似度，越大看重多样性
        }
    )
    rag_chain = (
        {"context": retriever | format_docs, "question": RunnablePassthrough()}
        | prompt
        | llm
        | StrOutputParser()
    )
    return rag_chain

# 自定义追加文档函数，避免重复添加相同文档
def add_documents_safe(db, docs):
    ids = [str(uuid.uuid4()) for _ in docs]
    db.add_documents(docs, ids=ids)
    print(f"[+] 本次追加 {len(docs)} 个文本块，当前总数量:{db._collection.count()}")

def get_vector_store(documents, incremental: bool = True):
    """
    :param documents: List[Document] 待入库文档
    :param incremental: True=增量追加；False=覆盖重建（删除旧库）
    :return: Chroma db对象
    """
    # 覆盖模式：删除整个库重新构建
    if not incremental:
        if os.path.exists(CHROMA_PERSIST_DIR):
            import shutil
            shutil.rmtree(CHROMA_PERSIST_DIR)
            print("[*] 删除旧向量库，开启覆盖重建模式")

    split_docs = text_splitter.split_documents(documents)

    if os.path.exists(CHROMA_PERSIST_DIR):
        # 库已存在：增量add_documents
        print("[+] 向量库已存在，增量追加新文档")
        db = Chroma(persist_directory=CHROMA_PERSIST_DIR, embedding_function=embeddings)
        #db.add_documents(split_docs)
        #print(f"[+] 本次追加 {len(split_docs)} 个文本块，当前总数量:{db._collection.count()}")
        add_documents_safe(db, split_docs)
    else:
        # 库不存在：初次创建
        print("[*] 新建向量库")
        db = Chroma.from_documents(
            documents=split_docs,
            embedding=embeddings,
            persist_directory=CHROMA_PERSIST_DIR
        )
        print(f"[+] 存入 {len(split_docs)} 个文本块")
    return db

if __name__ == "__main__":
    batch = [
        Document(page_content="llama.cpp用来本地运行GGUF大模型，支持CPU和GPU加速。", metadata={"source":"note1.txt"}),
        Document(page_content="RAG检索增强生成用于知识库问答。", metadata={"source":"note1.txt"}),
        Document(page_content="Chroma是轻量级向量数据库。", metadata={"source":"note2.txt"}),
        Document(page_content="RecursiveCharacterTextSplitter用于文档切分。", metadata={"source":"note2.txt"}),
    ]

    # 构建向量库incremental=True 增量追加文档=False覆盖重建
    db = get_vector_store(batch, incremental=True)
    print(f"\n向量库总文档数：{db._collection.count()}")

    # 打印全部候选+分数
    docs_with_score = db.similarity_search_with_score("llama.cpp则作用是啥？", k=10)
    print("\n[全部检索结果(分数越小越相似)]")
    for doc, score in docs_with_score:
        print(f"score={score:.4f} | source={doc.metadata['source']} | {doc.page_content}")

    # 构建RAG链
    chain = build_rag_chain(db)

    # 调用RAG链
    ans = chain.invoke("llama.cpp则作用是啥？")
    print(f"\n[最终NaiveRAG回答]: {ans}")

MMR检索策略有效平衡相似度与多样性，lambda_mult=0.3 优先保证语义匹配精准度，同时规避结果同质化。输出结果自带文档来源，可快速定位知识库素材出处，适合后续知识库迭代优化。

CMD> python main.py
[*] 新建向量库
[+] 存入 4 个文本块

向量库总文档数：4

[全部检索结果(分数越小越相似)]
score=1.0284 | source=note1.txt | RAG检索增强生成用于知识库问答。
score=1.0645 | source=note1.txt | llama.cpp用来本地运行GGUF大模型，支持CPU和GPU加速。
score=1.1095 | source=note2.txt | Chroma是轻量级向量数据库。
score=1.1582 | source=note2.txt | RecursiveCharacterTextSplitter用于文档切分。

[最终NaiveRAG回答]: llama.cpp用来本地运行GGUF大模型，支持CPU和GPU加速。

增量PDF读取测试

原生LangChain PDF加载器依赖冗余第三方库，本案例手写轻量化PDF解析工具，仅依赖 pypdf，简洁高效、无多余依赖。支持读取本地PDF可编辑文本，自动按页封装Document对象，记录页码与文件来源元数据。

适配增量/覆盖入库模式，可直接将PDF文档批量向量化入库，实现本地PDF知识库问答。注意：仅支持可复制文本的PDF，扫描图片型PDF无法提取文本。

import os
from pypdf import PdfReader
from langchain_core.documents import Document

CHUNK_SIZE = 300
CHUNK_OVERLAP = 50
CHROMA_PERSIST_DIR = "./my_chroma_database"
RETRIEVE_TOP_K = 4

def text_splitter():
    pass

def get_vector_store(documents, incremental: bool = True):
    pass

def build_rag_chain(vector_db):
    pass

def my_pdf_loader(pdf_path):
    reader = PdfReader(pdf_path)
    docs = []
    for page_idx, page in enumerate(reader.pages):
        text = page.extract_text() or ""
        docs.append(Document(
            page_content=text,
            metadata={"source": pdf_path, "page": page_idx}
        ))
    return docs

if __name__ == "__main__":
    pdf_file_path = "./test.pdf"

    if not os.path.exists(pdf_file_path):
        raise FileNotFoundError(f"PDF文件不存在：{pdf_file_path}")

    pdf_docs = my_pdf_loader(pdf_file_path)
    print(f"[*] PDF读取完成，共 {len(pdf_docs)} 页")

    db = get_vector_store(pdf_docs, incremental=False)
    print(f"\n向量库总文档数：{db._collection.count()}")

    test_query = "概括一下文章内容"
    docs_with_score = db.similarity_search_with_score(test_query, k=10)

    chain = build_rag_chain(db)
    ans = chain.invoke(test_query)
    print(f"\n[最终NaiveRAG回答]: {ans}")

PDF每页文本经过切片拆分，2页PDF最终生成8个文本块，保证切片长度均匀、适配向量模型输入。大模型基于全部PDF语义信息完成概括问答，实现私有PDF文档智能解读能力。

CMD> python main.py
[*] PDF读取完成，共 2 页
[*] 删除旧向量库，开启覆盖重建模式
[*] 新建向量库
[+] 存入 8 个文本块

向量库总文档数：8

[最终NaiveRAG回答]: RAG是一种结合知识库检索与大模型生成的技术。它的工作流程包括文档加载、文本切分、向量化、存入向量数据库、检索、组装Prompt和输出答案。RAG的主要工作流程
包括文档加载、文本切分、向量化、存入向量数据库、检索、组装Prompt和输出答案。RAG的切分块大小不合适会导致噪声多或丢失上下文。RAG的主要工作流程包括文档加载、文
本切分、向量化、存入向量数据库、检索、组装Prompt和输出答案。

增量文本读取测试

针对本地TXT知识库场景，封装全自动文件夹批量加载工具。解决中文编码乱码问题，自动兼容 utf-8/gbk/gb2312 三大主流编码，无需手动适配。支持单层文件夹批量读取，可快速将大量笔记、文档批量入库构建私有知识库。

import os
from langchain_core.documents import Document

CHUNK_SIZE = 300
CHUNK_OVERLAP = 50
CHROMA_PERSIST_DIR = "./my_chroma_database"
RETRIEVE_TOP_K = 4

def text_splitter():
    pass

def get_vector_store(documents, incremental: bool = True):
    pass

def build_rag_chain(vector_db):
    pass

def load_txt_file(file_path: str) -> list[Document]:
    """读取单个txt文件，自动尝试utf‑8、gbk编码"""
    if not os.path.exists(file_path):
        raise FileNotFoundError(f"文件不存在：{file_path}")

    text = ""
    for enc in ("utf‑8", "gbk", "gb2312"):
        try:
            with open(file_path, "r", encoding=enc) as f:
                text = f.read()
            break
        except UnicodeDecodeError:
            continue
    else:
        raise RuntimeError(f"{file_path} 编码无法识别，尝试utf‑8/gbk均失败")

    return [Document(page_content=text, metadata={"source": file_path})]

def load_any_file(file_path: str) -> list[Document]:
    """通用加载器，仅支持txt"""
    ext = os.path.splitext(file_path)[1].lower()
    if ext != ".txt":
        raise ValueError(f"暂不支持文件类型 {ext}，仅支持txt")
    return load_txt_file(file_path)

class DirectoryLoader:
    """批量加载文件夹下全部txt文档"""
    def __init__(self, directory: str, recursive: bool = False):
        self.directory = directory
        self.recursive = recursive
        self.support_suffix = {".txt"}

    def load(self) -> list[Document]:
        all_docs = []
        if not os.path.isdir(self.directory):
            raise NotADirectoryError(f"目录不存在：{self.directory}")

        for root, _, files in os.walk(self.directory):
            for filename in files:
                ext = os.path.splitext(filename)[1].lower()
                if ext not in self.support_suffix:
                    continue
                full_path = os.path.join(root, filename)
                try:
                    print(f"\n[*] 正在加载：{full_path}")
                    docs = load_any_file(full_path)
                    all_docs.extend(docs)
                    print(f"[+] {filename} 读取成功")
                except Exception as e:
                    print(f"[!] 跳过 {filename}，失败：{str(e)}")
            if not self.recursive:
                break
        return all_docs

if __name__ == "__main__":
    doc_dir = "./txt_docs"

    loader = DirectoryLoader(directory=doc_dir, recursive=False)
    all_docs = loader.load()

    if not all_docs:
        print("\n[!] 文件夹没有读取到任何有效txt文档，程序退出")
    else:
        db = get_vector_store(all_docs, incremental=False)
        print(f"\n[+] 向量库总文档数：{db._collection.count()}")

        chain = build_rag_chain(db)
        test_query = "llama.cpp的作用是什么？"
        ans = chain.invoke(test_query)
        print(f"[最终NaiveRAG回答]: {ans}\n")

批量读取文件夹内所有TXT文档，自动切片、入库、构建向量库，全程自动化。适合批量导入笔记、技术文档、学习资料，快速搭建专属文本知识库。

CMD> python main.py
[*] 正在加载：./txt_docs\111.txt
[+] 111.txt 读取成功

[*] 正在加载：./txt_docs\222.txt
[+] 222.txt 读取成功
[*] 新建向量库
[+] 存入 8 个文本块

[+] 向量库总文档数：8
[最终NaiveRAG回答]: llama.cpp是GGUF格式模型的本地推理库，主要用于在CPU/GPU上本地运行大模型。它支持GGUF量化模型，例如q4_k_m量化版本，可以降低显存占用，适合个人电脑本地部
署。llama.cpp可以启动OpenAI兼容接口，LangChain可以直接调用该接口，不需要特殊适配。

增量网页读取测试

本模块实现无依赖轻量化网页爬虫，不依赖LangChain社区爬虫组件，仅通过 requests+bs4 完成网页抓取与清洗。自动过滤脚本、样式、空行等无效噪声，提纯网页核心文本，适配网页知识库搭建场景。支持批量URL抓取，可快速将技术博客、文档网站内容入库问答。

import os
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from langchain_core.documents import Document

CHUNK_SIZE = 300
CHUNK_OVERLAP = 50
CHROMA_PERSIST_DIR = "./my_chroma_database"
RETRIEVE_TOP_K = 4

def text_splitter():
    pass

def get_vector_store(documents, incremental: bool = True):
    pass

def build_rag_chain(vector_db):
    pass

def load_web_urls(url_list: list[str], timeout: int = 10) -> list[Document]:
    """
    手写网页抓取，仅网页来源，无langchain_community依赖
    :param url_list: url列表
    :param timeout: 请求超时秒数
    :return: List[Document]
    """
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/126.0.0.0 Safari/537.36"
    }
    web_docs = []
    for url in url_list:
        try:
            print(f"\n[*] 正在抓取网页: {url}")
            resp = requests.get(url, headers=headers, timeout=timeout)
            resp.raise_for_status()
            soup = BeautifulSoup(resp.text, "html.parser")

            # 移除脚本、样式标签
            for bad_tag in soup(["script", "style", "noscript"]):
                bad_tag.decompose()

            raw_text = soup.get_text(separator="\n")
            lines = [line.strip() for line in raw_text.splitlines() if line.strip()]
            clean_text = "\n".join(lines)

            doc = Document(
                page_content=clean_text,
                metadata={"source": url}
            )
            web_docs.append(doc)
            print(f"[+] {url} 抓取成功，文本长度:{len(clean_text)}")

        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(f"[!] 请求异常 {url} : {str(e)}")
        except Exception as e:
            print(f"[!] 解析失败 {url} : {str(e)}")
    return web_docs

if __name__ == "__main__":
    all_docs = []

    url_list = [
        "https://www.lyshark.com"
    ]
    web_docs = load_web_urls(url_list)
    all_docs.extend(web_docs)

    if not all_docs:
        print("\n[!] 没有加载到任何文档，程序退出")
    else:
        db = get_vector_store(all_docs, incremental=False)
        print(f"\n[+] 向量库总文档数：{db._collection.count()}")

        chain = build_rag_chain(db)
        test_query = "请概括网页内容"
        ans = chain.invoke(test_query)
        print(f"[最终NaiveRAG回答]: {ans}\n")

网页原始文本经过降噪清洗、切片拆分，长文本切割为32个适配向量化的文本块，成功构建网页知识库。可实现对任意公开技术网页的内容总结、问答、检索，适合学习资料快速沉淀。

CMD> python main.py
[*] 正在抓取网页: https://www.lyshark.com
[+] https://www.lyshark.com 抓取成功，文本长度:7706
[*] 删除旧向量库，开启覆盖重建模式
[*] 新建向量库
[+] 存入 32 个文本块

[+] 向量库总文档数：32
[最终NaiveRAG回答]: 一个致力于信息安全知识分享的专业平台，平台高度关注前沿攻防技术研究。
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