【RAG】自主RAG案例讲解 - 基于GPT-4o和向量数据库

目录一、案例简介二、案例目标三、技术栈与核心依赖3.1 主要技术栈3.2 核心依赖四、项目配置4.1 数据库配置4.2 启动PgVector数据库4.3 环境要求五、项目结构文件说明六、核心代码实现6.1 AI助手初始化6.2 文档添加功能6.3 查询处理6.4 Web界面实现七、运行与测试7.1 安装依赖7.2 启动数据库7.3 运行应用7.4 使用步骤7.5 测试示例八、实现思路与扩展建议8.1 核心设计思想8.2 技术亮点8.3 扩展建议功能扩展性能优化安全增强8.4 可能的优化方向九、完整源码autorag.pyrequirements.txt一、案例简介本案例实现了一个自主检索增强生成（Autonomous RAG）系统，使用 OpenAI 的 GPT-4o-mini 模型和 PgVector 向量数据库。该系统能够智能地决策何时搜索知识库，何时搜索互联网，为用户提供准确、全面的答案。二、案例目标核心功能：构建一个能够自主决策的 RAG 系统，优先从知识库检索信息，必要时自动搜索互联网技术要点：掌握向量数据库（PgVector）的使用方法理解知识库构建和文档嵌入流程学习 AI Agent 的自主决策机制实现对话历史持久化存储预期效果：用户可以上传 PDF 文档构建知识库，并通过自然语言提问获得准确答案