引子：一个看似简单的需求
上周，产品经理跑来跟我说：“我们能不能在用户帮助中心集成一个智能客服？就像ChatGPT那样，能回答用户关于我们产品的问题。”
听起来很酷对吧？但当我真正开始动手时，才发现这条路远没有想象中那么平坦。今天就来记录下我从零搭建AI对话服务的全过程，特别是那些让我熬夜debug的坑。
技术选型：为什么选择LangChain + OpenAI
在评估了多个方案后，我最终选择了这个技术栈：
- 后端框架: FastAPI（异步支持好，文档生成强大）
- AI框架: LangChain（提供了丰富的工具链）
- 大模型: OpenAI GPT-4（效果稳定，API成熟）
- 向量数据库: Chroma（轻量级，适合初创项目）
选择LangChain主要是因为它抽象了很多重复工作。比如文档加载、文本分块、向量化这些流程，它都提供了现成的组件。
核心架构设计
整个系统的流程是这样的：
- 知识库预处理：将产品文档PDF/TXT转换成向量
- 用户查询处理：将问题向量化并在知识库中检索
- 智能回答生成：结合检索结果和问题生成最终回答
让我用代码展示最核心的检索增强生成（RAG）部分：
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.llms import OpenAI
class AIChatService:
def __init__(self, persist_directory="../db"):
self.embeddings = OpenAIEmbeddings()
self.vectorstore = Chroma(
persist_directory=persist_directory,
embedding_function=self.embeddings
)
self.qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=OpenAI(temperature=0),
chain_type="stuff",
retriever=self.vectorstore.as_retriever()
)
async def query(self, question: str) -> str:
"""处理用户查询"""
try:
result = self.qa_chain.run(question)
return result
except Exception as e:
logger.error(f"Query failed: {e}")
return "抱歉，我现在有点忙，请稍后再试"踩坑记录：那些让我头疼的问题
坑1：文档分块的玄学
最初我天真地以为，把文档按固定长度（比如500字符）切块就行了。结果发现效果很差——AI经常给出不完整的回答。
解决方案：
- 使用重叠分块：每个块之间保留50-100字符的重叠
- 按语义分块：基于段落或标题进行切分
- 测试不同块大小：200-1000字符都需要测试
坑2：API超时和限流
OpenAI API有严格的速率限制。在高峰期，服务经常因为429错误而崩溃。
我的应对策略：
import time
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential
@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=4, max=10))
async def safe_openai_call(self, prompt):
"""带重试机制的API调用"""
# 实现细节...坑3：回答的准确性问题
即使检索到了相关文档，AI有时还是会“胡编乱造”。这是大模型著名的“幻觉”问题。
改进方法：
- 在prompt中明确要求“基于提供的上下文回答”
- 添加置信度评分，低置信度的回答标记为“需要人工核实”
- 实现回答溯源功能，显示答案来自哪个文档
性能优化实战
缓存策略
用户经常会问相似的问题。我实现了基于Redis的查询缓存：
import redis
import hashlib
import json
class QueryCache:
def __init__(self):
self.redis = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
def get_cache_key(self, query):
return hashlib.md5(query.encode()).hexdigest()
async def get_cached_response(self, query):
key = self.get_cache_key(query)
cached = self.redis.get(key)
return json.loads(cached) if cached else None异步处理
使用FastAPI的异步特性，确保服务在高并发下仍然稳定：
@app.post("/chat")
async def chat_endpoint(question: ChatRequest):
"""聊天接口"""
start_time = time.time()
# 先检查缓存
cached_response = await cache.get_cached_response(question.text)
if cached_response:
return {
"answer": cached_response["answer"],
"cached": True,
"response_time": time.time() - start_time
}
# 缓存未命中，调用AI服务
response = await chat_service.query(question.text)
# 缓存结果
await cache.set_cached_response(question.text, response)
return {
"answer": response,
"cached": False,
"response_time": time.time() - start_time
}监控与日志
在生产环境中，监控是必不可少的。我实现了：
- 性能监控：响应时间、Token使用量
- 质量监控：用户反馈收集（点赞/点踩）
- 错误监控：API错误、系统异常
总结与反思
经过一个月的折腾，这个AI对话服务终于稳定上线了。回顾整个过程，我最大的体会是：
- 不要低估数据预处理的重要性 - 垃圾进，垃圾出
- 容错设计很关键 - AI服务比传统服务更不稳定
- 监控要尽早建立 - 没有数据支撑的优化都是盲目的
- 保持简单 - 最初我设计得太复杂，后来不断做减法
现在这个服务每天处理几千个用户查询，准确率在85%左右。虽然还有很多改进空间，但看到用户真的在使用并且获得帮助，这种成就感是无法形容的。
如果你也在考虑集成AI能力，希望我的经验能帮你少走一些弯路。记住：从简单开始，快速迭代，数据驱动决策。
下次我打算分享如何用微调（Fine-tuning）进一步提升回答质量，如果你感兴趣，记得关注哦！
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