RAG101第二课：一个简单的CSV文件RAG工作流

欢迎来到 RAG101 第二课，本文我们将介绍如何建立一个针对 CSV 文件的 RAG 工作流。

往期课程请划到文末查看。

首先我们需要加载环境变量和初始化模型（LLM & 嵌入模型）：

在加载 CSV 文件之前，我们先预览一下：

CSVLoader 加载 CSV 文件后也是得到了一个 Document 对象列表，CSV 文件的每行表示一个 Document 对象。

我们可以前往 Qdrant 控制面板验证是否插入成功了：

首先创建一个检索器：retriever，然后验证一下语义检索功能：

然后我们便可以创建一个完整的 RAG 工作流：rag_chain

我们再次验证一下 rag_chain 是否可以正常工作：

可以看到 rag_chain 根据给定的 input，按照配置参数 search_kwargs={“k”: 3} 检索到了前 3 个相关度高的上下文 context，最后 LLM 产生了正确的答案 answer。