本文详细介绍了在PyCharm环境中搭建大模型RAG系统的完整流程。包括配置conda环境、安装chromadb、langchain等必要组件，结合Ollama部署的大语言模型和向量数据库，实现网页内容加载、文本分割、向量存储和智能问答功能。教程提供从环境配置到代码实现的全套步骤，帮助读者快速构建自己的大模型应用系统。

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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

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

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

conda activate llmenv

4、安装下面的包

chromadb、bs4、langchain_community、langchain_chroma、langchain_ollama、

langchain_text_splitters

pip install langchain

pip install chromadb

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

chroma run

6、安装ollama

https://ollama.com/search

ollama run deepseek-r1

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。

# 导⼊操作系统相关模块，⽤于设置环境变量

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