利用LangChain和CrewAI构建基于RAG的查询解析系统 第1张

从输出结果中我们可以看到，回复查询的过程已经实现了自动化，然后是提问和回答。

为了升级基于 RAG 的查询解决系统，我们可以对以下几个方面进行改进：

这个基于 RAG 的查询解析系统利用 LangChain、ChromaDB 和 CrewAI 高效地自动为学习者提供支持。它提取字幕，将其作为嵌入式内容存储在 ChromaDB 中，并使用相似性搜索检索相关内容。CrewAI 代理可处理查询、参考过去的讨论并生成结构化回复，从而确保准确性和个性化。

该系统提高了可扩展性、检索效率和回复质量，使自定进度的学习更具互动性。未来的改进包括多模式支持、更好的检索优化和增强的回复生成。通过自动解决查询问题，该系统简化了学习支持，为学习者提供更快的上下文感知响应，并提高了整体参与度。

Q1. 什么是 LangChain，为什么要在本项目中使用它？

A. LangChain 是一个用于构建由语言模型（LLM）驱动的应用程序的框架。它有助于处理、检索和生成基于文本数据的响应。在本项目中，LangChain 用于将文本分割成块、生成嵌入和高效检索课程资料。

Q2. ChromaDB 如何存储和检索课程内容？

A. ChromaDB 是一个矢量数据库，用于存储和检索嵌入。它能将课程资料转换为数字表示，从而在学员提交查询时，通过基于相似性的搜索找到相关内容。

Q3. CrewAI 在回答学习者的查询时扮演什么角色？

A. CrewAI 能够创建动态处理任务的人工智能代理。在本项目中，它为学习支持专家代理提供动力，该代理可以检索课程资料、处理过去的讨论并为学习者的查询生成结构化的回复。

Q4. 为什么 OpenAI 嵌入要用于文本处理？

A. OpenAI 嵌入将文本转换为数字向量，从而更容易执行相似性搜索。这有助于根据学习者的查询有效检索相关课程资料。

Q5. 系统如何处理字幕（SRT 文件）？

A. 系统使用 pysrt 从字幕 (SRT) 文件中提取文本。然后对提取的内容进行分块，使用 OpenAI embeddings 进行嵌入，并存储在 ChromaDB 中，以便在需要时进行检索。

Q6. 这个系统能同时处理多个查询吗？

A. 可以，该系统具有可扩展性，可以使用 CrewAI 的任务管理动态处理多个学习者的查询。这可确保快速高效的响应。

Q7. 本系统未来有哪些改进？

A. 未来的改进包括对图像和视频的多模式支持、更好的检索优化以及改进的回复生成技术，以提供更准确、更符合上下文的回复。