一、LangChain问答工具的介绍

LangChain是一款强大的文档问答工具，可以通过人工智能技术快速回答用户提出的问题。相比于OpenAI，LangChain提供了一些独特的特性和使用方式。

A. LangChain与OpenAI的区分

LangChain与OpenAI相比，最大的区分在于它的不要钱特性。

1. LangChain的不要钱特性

LangChain提供不要钱的AI文档问答服务，并没有需依赖OpenAI的LLM模型。这使得用户可以避不要钱使用LangChain进行问答操作，而不需要花费额外的费用。

2. LangChain的使用方式

LangChain使用Hugging Face LLM开源模型作为基础，用户可以通过LangChain与文档、PDF等进行交互。这为用户提供了更加灵活的使用方式。

二、使用LangChain进行问题与文档的交互

LangChain具有强大的问答功能，用户可以利用它进行问题与文档的交互。

A. 局部运行多个Word文档的问答

类似于LangChain的本地运行方式，用户可以在本地环境中实现问题与多个Word文档的问答。

1. 类似于LangChain的本地运行方式

用户可以通过本地环境中的LangChain实现问题与多个Word文档的问答，这类运行方式与LangChain的使用方式类似。

2. 实现方式与LangChain的类似的地方

在本地环境中，用户可以通过Hugging Face LLM进行问答操作，与LangChain的实现方式类似。

三、无需LLM的LangChain使用

除依赖LLM模型，LangChain还可以在无需LLM的情况下进行问答。

A. 试图使用LangChain无LLM版本

用户可以尝试使用LangChain的无LLM版本，找到替换OpenAI模型的方法。

1. 替换OpenAI模型为其他类似模型的尝试

用户可以尝试使用”Bloom⑺b1″或”Flan-t5-xl”等类似模型来替换OpenAI模型，在不依赖LLM的情况下使用LangChain。

2. 使用类似的代理工具进行问答操作

用户可使用类似的代理工具来进行LangChain的问答操作，实现无需LLM的使用。

四、使用OpenAI API进行文档问答

除LangChain，用户还可以通过OpenAI API来实现文档问答。

A. 文档问答的代码实现

用户可以通过以下步骤实现文档问答的代码：

1. 设置OpenAI API环境

用户需要导入OpenAI库并设置API环境，才能正常使用OpenAI API。

2. 编写问答代码

用户可以调用OpenAI类的相关方法，通过API进行文档问答操作。

五、结合Qdrant与OpenAI LLM进行文档问答

用户还可以结合Qdrant和OpenAI LLM进行文档问答，实现更加精准的答案。

A. 使用Qdrant与OpenAI LLM进行问答

用户可以通过以下步骤结合Qdrant和OpenAI LLM进行问答：

1. 从Qdrant中加载相关信息

用户可以通过Qdrant获得相关事实信息，用于支持问答操作。

2. 通过OpenAI LLM进行信息分析

用户可以利用OpenAI LLM分析事实信息，找到问题的答案，并返回给用户。

六、建立基于OpenAI的问答系统

用户可以借助LangChain和预先构建的OpenAI类，建立基于OpenAI的问答系统。

A. 使用LangChain和预先构建的OpenAI类

用户需要设置OpenAI类和LangChain的必要组件，才能建立问答系统。

1. 设置OpenAI类和LangChain的必要组件

用户需要导入OpenAI类并构建LangChain的基础组件，才能成功建立问答系统。

2. 创建问答系统

用户可以利用OpenAI类和预先构建好的模型，进行问答操作，从而建立基于OpenAI的问答系统。

本地运行的多文档问答方式

有无一种方法可以在多个Word文档上进行问答，类似于Langchain所提供的方式，但是可以在本地运行（不需要openai，无需互联网）？虽然输出质量可能会较差，但对我来讲，最重要的是模型能够在本地运行。

1. 引言

当前的问答系统大多数都是依赖云服务，例如像OpenAI等平台。而一些用户可能由于数据隐私、网络不稳定等各种缘由希望在本地运行问答模型。因此，有无一种方式可以在本地实现类似于Langchain的问答功能呢？

2. 本地运行的多文档问答实现

在实现本地运行的多文档问答系统时，可以参考以下步骤：

1. 数据预处理：首先，需要将需要问答的多个Word文档进行预处理，将其转化为可处理的文本数据。可以利用Python中的文本处理库对文档进行解析，提取出需要的问答内容。
2. 构建本地问答模型：根据预处理得到的问答文本数据，可使用现有的语言模型（例如BERT、RoBERTa等）来构建本地的问答模型。这些模型可以通过训练和微调来适应特定的问答任务。
3. 实现问答功能：使用构建好的模型，在本地运行问答功能。用户可以输入问题，模型会在多个文档中搜索并提取相关的答案。可使用基于文本类似度的算法来匹配问题和答案。
4. 结果展现：将问答结果以易于浏览的方式展现给用户，例如输出答案、相关上下文等。

3. 优势和劣势

与云服务相比，本地运行的多文档问答系统有以下优点和缺点：

优点	缺点
保护数据隐私：用户的问答数据完全在本地处理，无需上传到云端，保护了数据隐私。	需要本地装备资源：本地运行需要一定的计算资源，例如CPU和内存等。
可离线使用：无需依赖互联网连接，用户可以在没有网络的情况下使用问答功能。	可能准确性较低：由于本地模型的训练资源有限，可能会致使问答结果与云服务相比准确性较低。
灵活性高：用户可以自定义模型的训练和微调，以适应特定的问答任务。

4. 结论

针对那些希望在本地运行并具有多文档问答功能的用户，实现一个本地运行的问答系统是一种可行的解决方案。通过数据预处理、模型训练和实现问答功能等步骤，可以在保护数据隐私、离线使用和灵活性方面提供更好的体验。固然，由于资源和算法的限制，其准确性可能相对较低，但对一些简单的问答任务依然是非常有用的。

问题1：使用 Langchain 的不要钱 AI 可以与文档交互吗？

答案：是的，Langchain 的不要钱 AI 可以实现与文档的交互。通过 Langchain，您可使用 Hugging Face LLM（开源 LLM）与您的文档、PDF 等进行交互。

• 具体解释和例子：通过调用 Langchain 的 API，您可以将问题提交给 LLM 模型，并从文档中获得匹配的答案。例如，您可以向 LLM 发问：“在我的研究论文中有关于太阳能发电的哪些信息？” Langchain 的 AI 将会分析您的文档，并返回与太阳能发电相关的信息。
• Langchain 提供了一种便捷的方式来查询和与文档进行互动，无需手动搜索和分析文档内容。
• Langchain 的不要钱 AI 可以帮助用户更方便地获得文档中的知识和信息。

问题2：Langchain 会不会支持无需使用 OpenAI API 的问答功能？

答案：是的，Langchain 支持无需使用 OpenAI API 的问答功能。您可以在 Langchain 上实现无需 OpenAI API 的问答功能。

• 具体解释和例子：通过在 Langchain 中使用替换品，如 “bloom⑺b1” 和 “flan-t5-xl”，和用代理代替 OpenAI API，您可以实现无需 OpenAI API 的问答功能。这使得您可以在本地运行问答任务，而无需依赖于 OpenAI 提供的 API。
• Langchain 提供了多种选择来满足用户的问答需求，并支持在不使用 OpenAI API 的情况下进行问答任务。
• 用户可以通过在 Langchain 中尝试区别的替换方案和代理来找到最合适自己的问答解决方案。

问题3：怎样在 Langchain 中进行问答功能的开发？

答案：在 Langchain 中进行问答功能的开发主要通过以下四种方式实现。

1. 方式一：使用 OpenAI API 进行问答开发。您可以通过设置和使用 OpenAI API，结合 Langchain 的功能，实现问答功能。
2. 方式二：利用 Qdrant 和 Langchain 进行问答开发。首先，从 Qdrant 中加载一些事实，并将它们传递给 OpenAI LLM 进行分析，以找到给定问题的答案。
3. 方式三： 使用 LLM 构建基于文档的问答系统。这类方式使用 LLM 模型，结合其他必要的组件，构建一个基于文档的问答系统。
4. 方式四：使用 Langchain 和预构建的 OpenAI 类创建问答系统。这类方式结合了 Langchain 的 OpenAI 类和预构建的问答系统，可以轻松创建一个问答系统。