摘要：本文介绍了一种结合LangChain、RAG（检索增强生成）和重排序技术的智能问答系统构建方法。系统通过文档加载、文本分割、向量化存储、检索与重排序以及答案生成等核心步骤，显著提升了检索信息的质量和准确性。关键创新点在于引入重排序技术，有效解决传统RAG系统中"语义相似但不相关"的问题，通过API调用专业模型对初步检索结果进行精细排序，从而减少噪声并提高答案准确性。文章详

RAG（检索增强生成）是一种结合信息检索和文本生成的技术，通过访问特定知识库生成更准确的回答。相比传统生成模型，RAG具有知识实时性、答案可追溯、减少幻觉和成本效益等优势。系统核心包括文档加载处理、文本分割、向量化检索和智能生成等组件。文章详细介绍了RAG实现流程，包括代码示例和优化建议（如分块策略、检索优化、提示词设计等），并以人事问答系统为例展示了实际应用。通过合理调优，RAG能构建可靠的领域