文章详细介绍了搭建大模型RAG系统的完整流程：首先配置Pycharm和conda环境，安装必要包如chromadb、langchain等；然后启动chromadb向量数据库并安装ollama及所需模型；最后通过代码实现RAG系统，包括加载文档、文本分割、创建向量数据库、定义提示词模板和测试问答功能。整个教程提供了从环境配置到实际应用的完整指南，帮助读者快速构建基于大模型的问答系统。

前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！

1、配置Pycharm环境

File->settings-> 项⽬下 Python Interpreter 配置 add interpreter

配置 conda Enviroment，配置 conda Executable 并选择 Use existing environment 的conda 的虚拟环境

2、配置conda环境

#配置源

code-snippet__js
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

code-snippet__js
conda config --set show_channel_urls yes#设置搜索时显示通道地址

3、进入llmenv虚拟环境

code-snippet__js
conda activate llmenv

4、安装下面的包

chromadb、bs4、langchain_community、langchain_chroma、langchain_ollama、

langchain_text_splitters

code-snippet__js
pip install langchain

code-snippet__js
pip install chromadb

code-snippet__js
pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html

5、在 conda PowerShell Prompt 窗⼝运⾏，启动 chromadb 向量数据库

code-snippet__js
chroma run

6、安装ollama

code-snippet__js
https://ollama.com/search

code-snippet__js
ollama run deepseek-r1

code-snippet__js
ollama run nomic-embed-text

7、Rag 系统代码实现

运行代码把知识库加载向量数据库 chromadb 中。

code-snippet__js
# 导⼊操作系统相关模块，⽤于设置环境变量

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第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

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第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

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