LangChain 网页 RAG 实战入门到精通第7篇

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2026-05-28

前言

在此前的Langchain-RAG实战中，我们已经系统梳理了RAG的完整技术流程。今天的目标十分明确：动手构建一个基于Langchain-RAG的网页摘要检索工具。简而言之，就是让机器自动“阅读”网页，并从中精准提取核心信息，帮助用户快速掌握关键内容。

需求背景

在日常工作中，我们常常需要快速获取某个网页的核心要点。然而，许多网页内容冗长繁杂，逐页通读并不现实。若能拥有一款自动将网页正文提炼为简洁摘要的工具，工作效率的提升将不言而喻。今天，我们将借助Langchain把这个功能真正落地实现。

项目代码

WebBaseLoader

WebBaseLoader是LangChain社区提供的一款文档加载器，其职责明确：从指定的网页URL抓取内容，再经解析、清洗、封装为标准化的Document对象。

具体流程分为三步：

发起请求：内部调用requests库向目标URL发送HTTP GET请求，获取原始HTML源码。
解析与清洗：借助BeautifulSoup4解析HTML，智能剔除脚本、样式表、导航栏、页脚等无关标签，仅保留核心正文文本。
标准化输出：将提取的文本及元数据（如来源URL、标题）打包成Document对象。每个Document包含page_content（文本内容）与metadata（元数据）。

网页→文档

web_path：网页地址
bs_kwargs：解析配置
- bs4.SoupStrainer(id="UCAP-CONTENT") 表示仅解析id为“UCAP-CONTENT”的区域

打开目标网页，我们需要提取正文部分，页面头部与底部均不需要。查看网页源码可以发现，detailContent段正是我们所需的内容。

loader = WebBaseLoader(web_path="https://www.gov.cn/yaowen/liebiao/202603/content_7061810.htm",# bs_kwargs=dict(parse_only=bs4.SoupStrainer(id="UCAP-CONTENT"))# 分块：将网页中目标内容进行分割bs_kwargs={"parse_only":bs4.SoupStrainer(id="UCAP-CONTENT")})docs = loader.load()

准备工作

# 文本分块切割splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=100)documents = splitter.split_documents(docs)# 实例化向量存储（Chroma）vector_store = Chroma.from_documents(documents=documents,embedding=llm_embeddings)# 创建检索器retriever = vector_store.as_retriever()# 注意：以下Prompt模板中包含 {context} 和 {input} 两个变量# 需使用{context}表示上下文，该变量会自动从retriever中获取# human中限定了变量{input}，链中必须使用该变量system_prompt = """你是问答任务的助理。请根据以下上下文回答问题：上下文：<{context}>如果你不知道答案，不要通过其他渠道获取，直接回答你不知道。"""prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", system_prompt),("human", "{input}")])

摘要

方法一：内置检索链

retrieval_chain 与 documents_chain 组合

# ====================== 方式1：retrieval_chain + documents_chain ======================# 创建链：预定义链 create_stuff_documents_chain（文档链）documents_chain = create_stuff_documents_chain(client,prompt_template)# 参数1：检索器；参数2：文档链retrieval_chain = create_retrieval_chain(retriever, documents_chain)# 使用大模型生成答案resp = retrieval_chain.invoke({"input":"会议提到了什么?"})print("=========方式1：retrieval_chain + documents_chain==========")print(resp["answer"])

方法二：内置摘要链

load_summarize_chain

代码

# 定义明确要求生成中文摘要的提示词模板# 注意：{text} 是占位符，链会自动将文档内容填充至此prompt_template = """请用中文简洁地总结以下文本的主要内容：{text}请确保摘要完全使用中文，并涵盖核心要点。中文摘要："""prompt = PromptTemplate(template=prompt_template, input_variables=["text"])summarize_chain = load_summarize_chain(llm=client,chain_type="stuff", # 采用stuff策略prompt=prompt)# 4. 执行摘要summary = summarize_chain.invoke(docs)

注意事项

invoke的入参是loader.load()加载好的Document对象，而非方法一中经过分块处理的Document。这是两种方法之间显著的差异，务必留意。

summary = summarize_chain.invoke(docs)

2. 当直接调用而不指定任何约束时，会发现输出的摘要竟然是英文。

summarize_chain = load_summarize_chain(llm=client,chain_type="stuff" # 采用stuff策略)# 执行摘要summary = summarize_chain.invoke(docs)

那么问题来了：输入的是纯中文文档，但经过LangChain的load_summarize_chain函数处理后，摘要输出却变成了英文。原因是什么？
- 这本质上不是代码或框架的Bug，而是对大模型工作模式以及LangChain默认配置的理解偏差。它触及了当前AI应用开发中一个非常典型且关键的“黑箱”问题：我们究竟该如何精确控制大模型的输出行为？说到底是提示词工程的范畴。
- 原因其实很简单：load_summarize_chain内部默认实现了一个Prompt模板，该模板默认要求模型输出英文。
- 经验总结：“隐式”不如“显式”。在AI工程实践中，所有关键要求（如输出格式、语言、风格、长度）都必须通过提示词显式、无歧义地传递。依赖模型的“隐式推断”是系统不稳定、结果不可控的主要根源。