智能客服是AI开发工具的热门应用场景，LangChain提供了构建RAG应用的完整组件。
首先生成知识库：将产品文档、FAQ等文本用DocumentLoader加载，然后通过TextSplitter按段落或token分割成小块。使用OpenAI的Embeddings模型将每块转为向量，存入Chroma向量数据库。
第二步，构建检索链。用户提问时，先通过相似度搜索找到最相关的文档块，然后将问题和参考上下文一起传给LLM。LangChain的RetrievalQA链封装了整个过程。
对话记忆管理：使用ConversationBufferMemory或ConversationSummaryMemory来维持多轮对话上下文，避免重复提问。但注意记忆长度会影响token消耗，需设置max_token_limit。
成本优化：可对检索到的文档块进行重排序，只返回最相关的2-3块；使用缓存机制减少重复问题的API调用。
部署：利用FastAPI封装成REST服务，支持流式输出。使用Streamlit或Gradio搭建前端界面。
常见问题：处理PDF时注意提取表格和图片中的文字；中文文本分割时使用RecursiveCharacterTextSplitter并设置chunk_overlap；当知识库包含敏感信息时，需添加权限过滤层。
通过这个项目，读者可以快速掌握RAG的核心流程，并能迁移到自动文档问答、代码审查助手等场景。