本文详细介绍了使用Python+LangGraph+RAGAS技术栈构建复杂RAG系统的过程。以《哈利·波特》系列书籍为示例数据，展示了三种文档拆分方式（传统拆分、按章节拆分、引号拆分）并基于此构建了三个知识库。教程提供了完整的源码和视频指导，帮助读者从零开始打造可用于生产的RAG系统。
前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！
我们首先由构建知识库开始介绍如何一步步地构建这个复杂的、可用于生产的RAG系统。
在这里，我们将使用《哈利·波特》系列书籍作为示例数据。之所以选择它，是因为其中包含了各种字符串格式问题，很好地模拟了真实世界中的场景。你可以在点击下面的链接下载该书籍。
https://github.com/sukanyabag/QnA-Langchain-VectorDB/blob/main/Harry%20Potter%20-%20Book%201%20-%20The%20Sorcerers%20Stone.pdf
下载完成后，我们就可以开始第一步 —— 将文档进行拆分。
在这里我根据当前处理的文档领域介绍了三种文档拆分方式：
- 传统拆分
- 按章节拆分
- 引号拆分
随后根据这三种拆分方式分别构建了三个知识库：
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