本文以“工业物料管理”为场景，手把手教你如何基于 LangChain 搭建一个本地化智能问答系统。通过引入 Ollama 本地大模型、Chroma 向量数据库及 BGE-M3 中文嵌入模型，实现了从原始物料数据的结构化、向量化到智能问答的完整流程。文章不仅提供了详细的代码讲解，还结合实战示例，演示如何根据自然语言提问返回结构化表格和库存建议，真正赋能仓储管理。适合具备 Python 基础的开发者快

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本文档提供了Ollama在Windows系统的完整安装与配置流程，涵盖基础指令和常见问题解决方案。后续将深入探讨模型微调、API集成及性能优化。如有问题，请参考Ollama官方文档。

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