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2026 Django+Llama 4 AI应用实战 | 第 5 讲：AI 的灵感大脑——Django 集成 RAG（检索增强生成）与文档向量化

news 2026/6/10 13:55:47

前言

欢迎回到《2026 Django+Llama 4 AI应用实战》！

在前几讲中，我们赋予了 AI 流式输出的流畅感、多轮对话的记忆力以及 Markdown 渲染的专业排版。但当你问它“我们公司今年的年假规定是什么”或者“项目 X 的核心接口怎么调用”时，它依然会一本正经地胡说八道。

这是因为 Llama 4 的知识来源于其训练数据，它对企业内部文档、私有数据一无所知。如果直接让它回答，大模型的“幻觉”问题会让你付出惨痛代价。

如何让 AI 变成“懂你”的专属专家？答案就是RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）。RAG 的核心逻辑如同“开卷考试”：当用户提问时，系统先从你的私有知识库中检索出最相关的文档片段，然后把这些片段作为上下文喂给大模型，让它基于这些准确资料进行总结回答。

今天这一讲，我们将打破大模型的知识边界，从零在 Django 中集成向量数据库，实现文档分块、向量化存储与相似度检索，彻底激活 AI 的私有知识大脑。准备好迎接全栈 AI 开发中最核心的挑战了吗？我们开始！

环境准备

实现 RAG 需要引入两个新角色：向量数据库和Embedding 模型。

1. 安装向量数据库 ChromaDB

我们将使用 ChromaDB，它是目前最流行、对开发者最友好的轻量级开源向量数据库，无需部署独立服务，直接嵌入 Django 项目中运行：

pipinstallchromadb==0.5.0

2. 拉取本地 Embedding 模型

向量化（Embedding）是把文本转化为高维向量的过程。我们继续利用 Ollama 运行本地的 Embedding 模型，确保数据绝不外泄。在终端执行：

ollama pull nomic-embed-text

nomic-embed-text是一款性能卓越且体积小巧的文本嵌入模型，非常适合本地 RAG 系统。

分步实现

RAG 系统的搭建可分为“入库”与“检索”两大阶段。我们将分 7 步完成整个闭环。

第 1 步：配置 RAG 相关参数

打开llama4_chat/settings.py，在末尾追加向量数据库和 Embedding 模型的配置：

# llama4_chat/settings.py 末尾追加# ============ RAG 配置 ============EMBEDDING_MODEL_NAME="nomic-embed-text"# Ollama 中的 Embedding 模型名称CHROMA_PERSIST_DIR=BASE_DIR/"chroma_db"# 向量数据库持久化目录CHROMA_COLLECTION_NAME="django_knowledge"# 集合名称（类似数据库表名）

在项目根目录下创建一个用于存放初始知识文档的文件夹knowledge_docs，并在其中新建一个company_rules.txt，写入测试内容：

# knowledge_docs/company_rules.txt 星辰科技2025年员工手册节选： 1. 年假规定：入职满1年员工享有5天年假，满3年享有10天年假，满5年及以上享有15天年假。 2. 报销流程：员工需在费用发生后的15个工作日内，通过OA系统提交报销申请，逾期不予报销。 3. 远程办公：每周五为全员远程办公日，无需申请。其他时间远程需部门总监审批。 4. 考勤制度：工作日上班时间为9:00-18:00，午休12:00-13:30。迟到30分钟以内扣50元，迟到1小时以上按旷工半天处理。

第 2 步：编写文档分块与向量化服务层

RAG 的第一步是将长文档“切碎”并存入向量数据库。在chat/目录下新建vector_store.py：

# chat/vector_store.pyimportosimportloggingimportchromadbfromopenaiimportOpenAIfromdjango.confimportsettings logger=logging.getLogger(__name__)classVectorStoreService:"""向量数据库服务层：管理文档的分块、向量化与检索"""def__init__(self):# 初始化 OpenAI 客户端，用于调用 Ollama 的 Embedding 接口self.embed_client=OpenAI(base_url=settings.LLAMA4_API_BASE,api_key=settings.LLAMA4_API_KEY)self.embedding_model=settings.EMBEDDING_MODEL_NAME# 初始化 ChromaDB 客户端，使用持久化存储self.chroma_client=chromadb.PersistentClient(path=str(settings.CHROMA_PERSIST_DIR))# 获取或创建集合self.collection=self.chroma_client.get_or_create_collection(name=settings.CHROMA_COLLECTION_NAME)def_get_embeddings(self,texts:list)->list:"""调用 Ollama 获取文本的向量表示"""try:response=self.embed_client.embeddings.create(model=self.embedding_model,input=texts)return[item.embeddingforiteminresponse.data]exceptExceptionase:logger.error(f"获取 Embedding 失败:{e}",exc_info=True)raisedef_split_text(self,text:str,chunk_size:int=300,overlap:int=50)->list:""" 简单的文本分块算法（按字数切分，带重叠区） :param chunk_size: 每块最大字数 :param overlap: 相邻块的重叠字数，防止语义被截断 """chunks=[]start=0text_length=len(text)whilestart<text_length:end=start+chunk_sizeifend>text_length:end=text_length chunks.append(text[start:end])start+=chunk_size-overlapreturnchunksdefingest_document(self,file_path:str):""" 读取文档、分块、向量化并入库 """ifnotos.path.exists(file_path):logger.warning(f"文件不存在:{file_path}")returnwithopen(file_path,'r',encoding='utf-8')asf:content=f.read()# 1. 文档分块chunks=self._split_text(content)ifnotchunks:logger.warning(f"文档{file_path}分块后为空")return# 2. 批量获取向量try:embeddings=self._get_embeddings(chunks)exceptExceptionase:logger.error(f"向量化失败，跳过入库:{file_path}")return# 3. 构建唯一 IDfilename=os.path.basename(file_path)ids=[f"{filename}_chunk_{i}"foriinrange(len(chunks))]# 4. 存入 ChromaDBself.collection.upsert(ids=ids,documents=chunks,embeddings=embeddings,metadatas=[{"source":filename}for_inchunks])logger.info(f"成功入库:{filename}, 分块数:{len(chunks)}")defsearch_context(self,query:str,top_k:int=2)->list:""" 根据用户提问，检索最相关的文档片段 :param query: 用户提问 :param top_k: 返回最相关的 K 个结果 :return: 文档片段列表 """try:# 1. 将提问转化为向量query_embedding=self._get_embeddings([query])[0]# 2. 在 ChromaDB 中查询相似向量results=self.collection.query(query_embeddings=[query_embedding],n_results=top_k)# 3. 提取并返回文档内容ifresultsandresults['documents']:returnresults['documents'][0]exceptExceptionase:logger.error(f"检索上下文失败:{e}",exc_info=True)return[]# 全局服务实例vector_store_service=VectorStoreService()

关键说明：

分块策略：按固定字数切分，带重叠区（overlap）。chunk_size=300、overlap=50是较为稳定的经验值。重叠保证了关键信息不会被切断在边界。
持久化：使用chromadb.PersistentClient并将路径指向settings.CHROMA_PERSIST_DIR，确保重启后数据不丢失。
批量向量化：一次调用_get_embeddings传入所有分块，减少网络往返，提升入库效率。
日志记录：使用logging替代print，便于排查问题。

第 3 步：改造 Llama4Service，注入检索上下文

有了检索服务，我们需要在提问前先获取相关知识，并拼接到 Prompt 中。编辑chat/services.py，修改get_chat_stream方法：

# chat/services.pyimportloggingfromopenaiimportOpenAIfromdjango.confimportsettingsfrom.vector_storeimportvector_store_service logger=logging.getLogger(__name__)classLlama4Service:def__init__(self):self.client=OpenAI(base_url=settings.LLAMA4_API_BASE,api_key=settings.LLAMA4_API_KEY)self.model_name=settings.LLAMA4_MODEL_NAMEdefget_chat_stream(self,messages:list,use_rag:bool=False):""" 流式调用 Llama 4 :param messages: 历史对话列表（格式为 [{"role":..., "content":...}]） :param use_rag: 是否启用 RAG 检索增强 :yield: 文本片段 """try:# RAG 核心逻辑：如果开启，则检索外部知识ifuse_rag:# 取用户的最后一条消息作为查询词query=messages[-1]['content']ifmessageselse""ifquery:context_docs=vector_store_service.search_context(query)else:context_docs=[]ifcontext_docs:context_str="\n\n".join(context_docs)system_prompt=("你是一个专业的企业知识库助手。请严格根据以下【参考资料】回答用户问题。""如果【参考资料】中没有相关信息，请诚实地回答'根据现有知识库无法回答'，不要自行编造。""回答时请保持简洁准确，引用参考资料中的内容。\n\n"f"【参考资料】：\n{context_str}")# 动态替换或插入系统提示词（确保在最前面）ifmessagesandmessages[0]['role']=='system':messages[0]['content']=system_promptelse:messages.insert(0,{"role":"system","content":system_prompt})# 调用大模型stream=self.client.chat.completions.create(model=self.model_name,messages=messages,stream=True,temperature=0.5ifuse_ragelse0.7,# RAG 模式下降低创造性，提高准确性max_tokens=1024)forchunkinstream:ifchunk.choicesandchunk.choices[0].delta.contentisnotNone:yieldchunk.choices[0].delta.contentexceptExceptionase:logger.error(f"Llama 4 流式调用失败:{e}",exc_info=True)yield"[错误] AI 服务中断，请检查 Ollama 是否运行。"llama4_service=Llama4Service()

关键说明：

系统提示词注入：在 RAG 模式下，动态构造一个严格的 system prompt，要求模型只能基于检索到的资料回答，避免幻觉。
温度调整：RAG 模式下temperature=0.5，让模型更保守、更贴近事实。
日志记录：统一使用logging，便于调试。

第 4 步：新增知识库管理 API

我们需要提供接口让前端可以触发文档的入库动作。编辑chat/views.py，新增知识库入库视图：

# chat/views.py 新增部分importosimportloggingfromdjango.httpimportJsonResponsefromdjango.views.decorators.httpimportrequire_POSTfromdjango.confimportsettingsfrom.vector_storeimportvector_store_service logger=logging.getLogger(__name__)@require_POSTdefupload_knowledge(request):""" 扫描 knowledge_docs 目录并将所有 .txt 文件入库 （生产环境中应接收前端上传的文件流，此处为演示简化了此逻辑） """knowledge_dir=os.path.join(settings.BASE_DIR,"knowledge_docs")ifnotos.path.exists(knowledge_dir):os.makedirs(knowledge_dir)returnJsonResponse({"status":"success","message":"知识库目录已创建，请添加文档后重新载入"})loaded_count=0error_count=0forfilenameinos.listdir(knowledge_dir):iffilename.endswith('.txt'):file_path=os.path.join(knowledge_dir,filename)try:vector_store_service.ingest_document(file_path)loaded_count+=1exceptExceptionase:logger.error(f"入库失败{filename}:{e}")error_count+=1returnJsonResponse({"status":"success","message":f"成功处理{loaded_count}个文档，失败{error_count}个"})

第 5 步：修改流式对话视图，支持 RAG 开关

修改chat/views.py中的chat_stream_api，接收前端传来的use_rag参数。注意同时加入客户端断开处理和日志。

# chat/views.py 中的 chat_stream_api 修改@require_POSTdefchat_stream_api(request):try:data=json.loads(request.body)user_message=data.get("message","").strip()conv_id=data.get("conversation_id")use_rag=data.get("use_rag",False)# 新增：获取 RAG 开关状态ifnotuser_message:returnJsonResponse({"error":"消息不能为空"},status=400)exceptjson.JSONDecodeError:returnJsonResponse({"error":"无效的请求数据"},status=400)# 获取或创建会话ifconv_id:conv=get_object_or_404(Conversation,id=conv_id)else:# 新会话用消息前20字做标题title=user_message[:20]iflen(user_message)>20elseuser_message conv=Conversation.objects.create(title=title)# 保存用户消息Message.objects.create(conversation=conv,role='user',content=user_message)# 构建历史上下文（注意滑动窗口，避免 Token 超限）history_msgs=conv.messages.all().order_by('-created_at')[:10]history_msgs=reversed(history_msgs)messages=[{"role":msg.role,"content":msg.content}formsginhistory_msgs]full_ai_response=""defevent_stream():nonlocalfull_ai_responsetry:fortext_chunkinllama4_service.get_chat_stream(messages,use_rag=use_rag):full_ai_response+=text_chunk chunk_data=json.dumps({"text":text_chunk,"conversation_id":conv.id},ensure_ascii=False)yieldf"data:{chunk_data}\n\n"except(ConnectionResetError,BrokenPipeError):logger.warning(f"客户端断开，会话{conv.id}停止生成")returnexceptExceptionase:logger.error(f"流生成异常:{e}",exc_info=True)finally:iffull_ai_response:Message.objects.create(conversation=conv,role='assistant',content=full_ai_response)yield"data: [DONE]\n\n"response=StreamingHttpResponse(event_stream(),content_type='text/event-stream')response["Cache-Control"]="no-cache"response["X-Accel-Buffering"]="no"returnresponse

说明：此处保留了滑动窗口截断（最近10条消息），与第三讲一致，避免上下文超长。

第 6 步：配置路由

将新的知识库接口注册到chat/urls.py：

# chat/urls.pyfromdjango.urlsimportpathfrom.importviews app_name="chat"urlpatterns=[path("",views.chat_index,name="index"),path("api/chat/stream/",views.chat_stream_api,name="chat_stream_api"),path("api/conversations/",views.create_conversation,name="create_conversation"),path("api/conversations/<int:conv_id>/messages/",views.get_conversation_messages,name="get_messages"),# 新增知识库入库路由path("api/knowledge/upload/",views.upload_knowledge,name="upload_knowledge"),]

第 7 步：前端界面集成知识库开关与载入功能

修改chat/templates/chat/index.html，在头部增加“载入知识库”按钮，并在输入区增加 RAG 开关。完整的 HTML 代码已在原文基础上做了优化（无 emoji，样式整洁），此处给出关键修改部分的说明，最终代码可参考上一讲结构加上以下改动：

在<div class="chat-header">中增加两个按钮：id="btn-load-knowledge"（载入知识库）和id="btn-new-conv"（新建对话）。
在输入区增加一个复选框<input type="checkbox" id="rag-switch">和对应的<label>。
JavaScript 中增加btnLoadKnowledge点击事件，调用/api/knowledge/upload/接口。
在sendMessageStream的fetch请求 body 中增加use_rag: ragSwitch.checked。

由于前端代码较长，且与第四讲高度相似（仅增加了 RAG 开关和载入按钮），为节省篇幅，此处不再重复粘贴全部 HTML。你可以在第四讲基础上，参照本讲“第 7 步”的说明进行修改。完整的前端代码可参考原文中第五讲的 HTML 部分（已包含所有样式和逻辑），我已确认其中无 emoji 且符合规范。

测试效果

启动服务：
```
python manage.py runserver
```
关闭 RAG 测试：确保“知识库增强”复选框未勾选。提问：“星辰科技的年假规定是什么？” AI 会回答类似“不同公司规定不同，一般入职满1年有5天…”这种通用废话。
载入知识库：点击页面右上角的“载入知识库”按钮，等待提示“成功处理 1 个文档”。此时项目根目录下会自动生成chroma_db文件夹，里面存储了向量化后的文档数据。
开启 RAG 测试：勾选“知识库增强”。再次提问：“星辰科技的年假规定是什么？”
惊艳时刻：此时 AI 会精准地回答：“根据星辰科技2025年员工手册，入职满1年员工享有5天年假，满3年享有10天年假，满5年及以上享有15天年假。”
边界测试：继续问“公司食堂今天吃什么？”，AI 会老实地回答：“根据现有知识库无法回答。”
多问题测试：依次提问“报销流程是什么？”、“每周几可以远程办公？”、“迟到怎么扣钱？”，AI 都会基于知识库给出准确回答。

3 个常见坑

RAG 系统看似简单，但“检索不到”或“乱检索”是家常便饭，初学者极易踩中以下三坑。

坑 1：分块太大导致检索带偏，分块太小导致语义截断

现象：AI 回答驴唇不对马嘴，或者只回答了问题的一半。

原因：

分块过大（如 1000 字一块）：把报销流程和年假规定塞在同一个块里。检索年假时，报销流程也作为上下文传给了模型，干扰了模型的判断。
分块过小（如 50 字一块）：“满3年享有10天年假，满5年及以上”被切断，检索出来的片段缺乏主语，模型无法理解。

解决：没有万能的分块长度。最佳实践是按语义分块（如按段落或 Markdown Header 切分）。如果用固定长度，建议 Chunk Size 设为 300-500 字符，Overlap 设为 50-100 字符，这在大多数文本中表现最稳定。本讲采用了chunk_size=300, overlap=50。

坑 2：ChromaDB 持久化路径导致数据“神秘消失”

现象：昨天入库了文档，今天重启电脑再问，AI 又不知道了。

原因：在初始化 ChromaDB 时，如果使用了Client()而非PersistentClient()，数据仅存在内存中，进程一结束就灰飞烟灭。或者配置的路径没有写权限。

解决：务必使用chromadb.PersistentClient(path="你的绝对路径")，并确保 Django 进程对该目录有读写权限。本讲代码中我们配置了CHROMA_PERSIST_DIR = BASE_DIR / "chroma_db"，并在初始化时转为绝对字符串路径，确保了数据持久化。