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快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

开发一个企业文档智能问答系统：1. 支持PDF/Word/TXT格式中文文档上传 2. 使用LangChain处理文档分块和嵌入 3. 集成向量数据库存储 4. 实现基于相似度搜索的问答功能 5. 提供简洁的Web界面。要求代码模块化，易于扩展，包含性能优化建议。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在做一个企业内部知识库的升级项目，需要把散落在各处的文档整合成一个智能问答系统。经过一番调研，最终选择了LangChain这个框架来实现，整个过程踩了不少坑，也积累了一些实战经验，分享给大家。

1. 文档预处理是基础系统支持上传PDF、Word和TXT三种常见格式。这里有个小技巧：不同格式的文档需要用对应的解析库来处理，比如PDF用PyPDF2，Word用python-docx。解析后的文本需要做清洗，去除多余空格、特殊字符等。中文文档还要特别注意编码问题，遇到乱码时可以尝试GBK、UTF-8等常见编码。

2. 分块策略影响效果LangChain的文本分块功能很实用，但分块大小需要根据文档特点调整。我的经验是：

3. 技术文档适合300-500字的小块
4. 合同类文档可以适当增大到800字

5. 每块保留20%的重叠内容避免信息割裂 分块后记得给每个块添加元数据，比如来源文件名、章节标题等，方便后续追踪。

6. 向量化与存储方案使用LangChain的Embedding功能将文本块转为向量时，中文推荐m3e或text2vec模型。向量数据库选了FAISS，因为：

7. 本地运行无需额外服务
8. 支持增量更新

9. 检索速度快 存储时建议定期做索引优化，当文档量超过1万条时性能提升明显。

10. 问答功能实现细节核心是通过相似度搜索找到相关文本块，然后让LLM生成回答。这里有几个优化点：

11. 先过滤低相似度的结果（阈值设0.6左右）
12. 给模型添加"根据以下文档内容回答"的提示词

13. 限制回答长度避免冗长 对于"不知道"的问题，要设计友好的回落响应。

14. Web界面设计要点用FastAPI搭建后端，前端选了Vue3+Element Plus。值得注意的交互设计：

15. 上传进度实时显示
16. 问答历史自动保存
17. 支持追问上下文保持 响应式布局确保手机也能正常使用。

在开发过程中，发现InsCode(快马)平台特别适合这类AI应用的快速验证。它的在线编辑器可以直接运行LangChain代码，还能一键部署成可访问的Web服务，省去了配置环境的麻烦。我最喜欢的是它的实时预览功能，修改代码后立即能看到效果，调试效率提升不少。

整个项目从零到上线用了两周时间，关键是要把握好文档处理的每个环节质量。后续计划加入多轮对话和权限管理功能，让系统更加完善。

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