上一课找到了相关片段这次把片段交给 DeepSeek让它回答并标注依据。继续使用同一文件夹里的bookstore.txt。保存为unit3_lesson6_rag_with_sources.pyimport os from pathlib import Path from langchain_core.documents import Document from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_core.vectorstores import InMemoryVectorStore from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter # 1. 读取、切分文档 file_path Path(__file__).with_name(bookstore.txt) document Document( page_contentfile_path.read_text(encodingutf-8), metadata{source: file_path.name}, ) splitter RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size120, chunk_overlap20, add_start_indexTrue, separators[\n\n, \n, 。, , ], ) chunks splitter.split_documents([document]) # 2. 建立向量库并检索 embeddings HuggingFaceEmbeddings( model_nameBAAI/bge-small-zh-v1.5, model_kwargs{device: cpu, local_files_only: True}, encode_kwargs{normalize_embeddings: True}, ) vector_store InMemoryVectorStore.from_documents(chunks, embeddings) retriever vector_store.as_retriever(search_kwargs{k: 2}) question 买书后可以退货吗 found retriever.invoke(question) context \n\n.join( f[{number}] {doc.page_content} for number, doc in enumerate(found, start1) ) # 3. 根据检索到的片段回答 model ChatOpenAI( modeldeepseek-v4-flash, base_urlhttps://api.deepseek.com, api_keyos.environ[DEEPSEEK_API_KEY], ) prompt ChatPromptTemplate.from_messages([ ( system, 只根据提供的资料回答。每个结论后标注资料编号如 [1]。 资料没有说明的事情回答“资料中没有相关信息”。 ), (human, 资料\n{context}\n\n问题{question}), ]) chain prompt | model | StrOutputParser() answer chain.invoke({context: context, question: question}) print(回答, answer) print(\n检索到的原文片段) for number, doc in enumerate(found, start1): print( f[{number}] {doc.metadata[source]} f起始位置 {doc.metadata[start_index]} ) print(doc.page_content)在已激活虚拟环境、已设置 DeepSeek Key 的 CMD 中运行python unit3_lesson6_rag_with_sources.py这次把“模型的回答”和“实际检索到的原文”一起打印出来。检查[1]、[2]是否真的支持回答是验证 RAG 结果的重要一步。小练习把问题改成“书店提供送货吗”。向量库仍会返回最相近的片段但资料里没有送货规则观察模型能否正确回答“资料中没有相关信息”。