主要观点：Generative AI、LLMs 和 RAG 处于技术创新和讨论的前沿，RAG 是构建 LLM 应用的强大模式，可减少幻觉并提供最新相关答案。大多数 RAG 教程涉及专用向量数据库，而对于本地开发等，设置和管理数据库服务开销大。本文将构建完全在本地运行的 RAG 管道，不用数据库而使用 FAISS 进行相似性搜索，创建交互式 Web 界面。
关键信息：

• RAG 流程：索引（将文档转换为嵌入并存储在索引中）、检索（将问题转换为嵌入并搜索相似文档）、生成（将问题和检索到的文档作为上下文传递给 LLM 生成答案）。
• FAISS 是用于轻量级向量搜索的库，可直接在内存中创建或保存到本地磁盘，提供快速准确的相似性搜索。
• 构建的 RAG 应用使用 LangChain 协调管道，PyPDF 加载文档，Sentence Transformers 进行嵌入，FAISS 作为本地向量存储，Streamlit 构建 UI。
• 通过st.file_uploader处理文件上传，create_rag_chain函数在用户点击“Process Document”时运行，处理上传的 PDF 并创建 RAG 链，st.cache_resource缓存嵌入模型，st.session_state保持应用状态。
  重要细节：
• 安装依赖pip install langchain pypdf sentence-transformers faiss-cpu streamlit。
• 在app.py中实现各功能，包括设置页面配置、处理文件上传和处理、创建 RAG 链、显示问答等。
• 运行应用时需安装并运行 ollama，使用streamlit run app.py命令在终端运行。
  结论：无需复杂多服务栈即可构建强大交互式 RAG 应用，结合 Streamlit 和 FAISS 可在本地创建和快速原型化 AI 工具，适用于构建内部工具等。