如何使用Ollama和LangFlow打造智能问答系统步骤详解

家人们，今天来给大家分享一个超有意思的玩法——用Ollama和LangFlow搭建智能问答系统。这俩工具搭配起来，能轻松实现智能问答功能，而且操作并不复杂，就算你不是技术大神也能搞定。下面我就详细讲讲整个过程，包括工具介绍、安装步骤、具体使用方法以及它的优势和特点，保证让大家一看就懂！

LangFlow是什么？

LangFlow是一款开源的、基于网页的用户界面工具。简单来说，它就像是一个图形化的“魔法工厂”，能让咱们和大语言模型（LLMs）以及其他自然语言处理（NLP）工具轻松互动，而且不用写一大堆代码。有了它，那些复杂的自然语言处理流程，像搭建问答系统、文本生成等任务，都变得容易起来。不管你是想快速做出一个系统雏形，试试不同的配置，还是单纯想和大模型聊聊天，LangFlow都能满足你。

安装LangFlow

在安装LangFlow之前，我们需要先准备好Python环境，具体步骤如下：

# 第一步：用Conda创建一个Python 3.11版本的环境，“-y”参数表示安装过程中遇到提示都选“是” conda create -n py_311 python=3.11 -y # 第二步：激活刚刚创建的py_311环境，这样后续安装的东西都会在这个环境里 conda activate py_311 # 第三步：安装uv，官方推荐用它，比pip安装性能更好。如果直接用pip安装，可能会出现一些提示，说在判断哪个版本的库和其他依赖兼容，这会花费不少时间 pip install uv # 最后一步：用uv来安装LangFlow uv pip install langflow

启动LangFlow并访问

安装好之后，就可以启动LangFlow啦，启动命令如下：

# 启动LangFlow的命令，运行这行代码，LangFlow就开始工作啦 uv run langflow run

启动成功后，在浏览器地址栏输入http://127.0.0.1:7860，就能打开LangFlow的界面，开启我们的智能问答系统搭建之旅。

用LangFlow实现文档问答

在LangFlow里，有各种各样的“小积木块”，也就是流程结点，我们可以把它们组合起来实现不同的功能。就拿文档问答来说，具体的操作流程是这样的：

上传文档：使用File结点，它支持上传本地文档，把我们想要用来问答的资料传上去。
文档内容转换：Parse Data结点会把上传的文档内容进行处理，转换成Data格式，方便后续使用。
创建提示词模板：Prompt结点负责创建提示词模板。这里面可以用{}来包裹变量，比如{Document}，这样就能把文档内容动态地添加到提示词里。
用户输入问题：Chat Input结点用于让用户输入问题，输入的内容会传递给Prompt结点的Question变量。
选择模型处理：如果有OpenAI的API KEY，可以把Prompt结点生成的Prompt Message传递给OpenAI结点；要是没有OpenAI的API KEY，也没关系，把OpenAI结点换成Ollama结点就行，然后给Ollama配置好本地部署的大模型基础URL。
展示回答结果：OpenAI或Ollama结点处理完问题后，会把结果的Text变量传递给Chat Output结点，最后在前端展示给用户，这样用户就能看到答案啦。

比如下面这个例子，展示了在LangFlow中构建问答流程的部分界面：

这里要提一下Ollama，它可以利用本地部署的大语言模型来生成文本。在使用时，需要设置好Base URL和选择合适的Model Name等参数。

LangFlow的强大之处

LangFlow的功能可不止这些，它还有很多厉害的地方：

1）处理长文本问题：大家都知道，大模型有个缺点，就是支持的上下文长度有限。如果问题的内容太长，超过了大模型能处理的Token长度限制，大模型就没办法回答了。但是LangFlow就很聪明，它能把长问题拆分成多个小问题，然后分多次调用OpenAI或Ollama结点，最后把这些小问题的答案汇总起来，给出完整的回答。就好比要对一篇超长的文章生成摘要，LangFlow会把文章拆成10份，每份都单独用大模型生成一个小摘要，最后把这10个小摘要合并成一个完整的大摘要。

2）丰富的流程结点：LangFlow支持多种类型的流程结点。除了上面提到的Chat Input（属于Inputs类别）、Chat Output（属于Outputs类别）、Prompt（属于Prompts类别）、OpenAI和Ollama（属于Models类别），还有SQL Query结点、if - Else等常用功能结点。这些结点的存在，让那些没有开发经验的人也能利用大模型，按照自己的想法做出各种有趣的AI应用。