最近好多朋友问我，怎么把自己公司的文档、产品手册喂给 AI，让它变成专属客服？其实不用找大公司定制，用 LangChain 自己就能搭，我上周刚试过，半小时搞定基础版！你想想看，以后同事问 “这个项目的报销流程是啥”，不用你翻半天文件，让 AI 直接答；客户问 “产品保修政策”，AI 秒回还不带错，是不是省了好多事儿？

不过先别急着动手，咱们先搞懂核心逻辑 —— 为啥 LangChain 能做这个？简单说就是 AI 的 “工具箱”，它能把 “拆文档、存内容、找答案、给回复” 这四步串起来，不用你从零写代码。就像拼乐高，零件都给你备好，你只要按步骤搭就行，哪怕你只会写点基础 Python，也能上手。

准备工作超简单，你只需要三样东西：要喂的文档（PDF、Word 都行，我上次用的是公司的《产品功能手册》，30 多页）、一个 API 密钥（OpenAI 的也行，国内通义千问、讯飞星火的也能凑活，免费额度够练手）、还有个能跑 Python 的环境 —— 要是不会装 Python，直接用 Google Colab 在线跑，不用装任何软件，浏览器打开就能用，是不是很友好？

第一步先拆文档，这步特别关键。你想啊，要是直接把 30 页 PDF 扔给 AI，它记不住前面内容，还容易答得东拉西扯。LangChain 里有个 TextSplitter 工具，能按段落拆成小片段，我当时设的是每段 200 字，中间留 50 字重叠 —— 为啥要重叠？比如一段内容讲 “产品安装步骤”，拆的时候可能会把 “步骤 3” 分到上一段，“步骤 4” 分到下一段，留重叠就能保证上下文不割裂，亲测这个参数最舒服，你也可以根据自己文档的篇幅调。

拆完的片段总不能散着放吧？第二步就得存起来，不然下次用又要重新拆。这里推荐用 FAISS，轻量级的向量数据库，不用装复杂的数据库软件，本地就能存，像个带标签的小抽屉，后面找内容的时候一拉就出来。我当时存 30 页文档，也就花了十几秒，进度条走得飞快，完全不用等。

第三步就是搭对话逻辑了，这步是核心。这里要用到 LangChain 里的 RetrievalQA，简单说就是 “先找再答”—— 用户问 “产品怎么连接 WiFi”，AI 不会直接瞎答，而是先去 FAISS 里找出和 “连接 WiFi” 相关的文档片段，再把这些片段和问题一起发给大模型，这样 AI 答的就全是你文档里的内容，不会编不存在的信息。我之前漏了这步，直接让 AI 答，结果它居然扯到了别的品牌的连接方法，尴尬到抠脚，后来加上 RetrievalQA，准确率一下就到 90% 以上了。

说到这儿你肯定会问，要是文档里有敏感信息咋办？比如公司的内部报价单，总不能传到外面吧？其实可以用本地大模型，比如 Llama 2 或者国内的书生・浦语，不用把数据发到第三方服务器，就是对电脑配置有点要求 —— 要是你笔记本带不动，先试试用公开文档练手，比如把《Python 入门手册》喂进去，让它答 “for 循环怎么写”，答对了超有成就感！

还有个小坑得提醒你：要是文档里有表格、图片，普通的 TextSplitter 可能拆不好，表格里的内容会乱成一团。这时候得换专门的 PDFLoader，比如 PyPDFLoader，它能识别表格内容，还能把图片旁边的文字一起提取出来。我上次用普通 Loader，把产品参数表拆得乱七八糟，后来换了 PyPDFLoader，表格里的 “型号、价格、功能” 都整整齐齐的，一下子就好了。

我当时搭完后，还做了个小测试：让同事随便问手册里的问题，比如 “产品支持哪些操作系统”“保修需要提供什么凭证”，AI 都答得又快又准，同事还问我 “是不是找外包做的”，别提多得意了。你要是试了，肯定也会有这种成就感。

对了，你有没有试过搭自己的专属知识库？踩过什么坑？或者想看我拆哪个实战案例，比如用大模型做 Excel 自动化、批量处理邮件？评论区告诉我，人多的话下次专门写一篇！

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