从沟通压力到智能助手：5 分钟上手构建公益 AI 问答系统

摘要

公益项目经常面临沟通负担重、响应不及时的问题。本文通过一个可运行的 Demo，手把手教你用 LangChain 和 RAG 架构搭建一个 AI 聊天助手，让它来帮你自动回答常见问题、对接知识库，大幅提升沟通效率。

引言

很多公益组织团队不大，沟通任务却一点都不少。无论是志愿者问活动安排、捐赠人咨询项目细节，还是公众提问相关政策，回答这些问题都很花时间。

如果有个 AI 聊天助手，能随时在线回答 FAQ 或文档里的内容，是不是就能让团队更专注在真正需要人参与的事上？

接下来我们就来聊聊这个 AI Bot 要怎么做，用到哪些技术，落地起来有多快。

整体思路：构建一个能“看懂文档、回答问题”的 AI 助手

为啥要用 LangChain + RAG？

传统 chatbot 如果只是靠关键词匹配，那就太弱了。我们想做的是：

• 它能“读懂”我们的 FAQ 或项目文档
• 用户随便问一句，它能结合语义理解找到文档中合适的回答
• 回答尽量准确、自然，像个熟悉公益项目的“小秘书”

这就需要用到现在很流行的 RAG（Retrieval Augmented Generation）架构，搭配 LangChain 来做流程编排。

项目结构说明

技术选型：

• 模型服务：OpenAI GPT-4 / DeepSeek
• LangChain：流程封装，检索链构建
• 知识源：本地文档 / FAQ 预设
• 向量库：FAISS（快速、轻量）
• UI 展示：Streamlit

可运行 Demo：5 分钟跑起来

我们用一份 FAQ 文档做示例，构建一个能实时问答的助手。

项目结构

代码语言：txt复制

公益AI助手/
├── main.py
├── data/
│   └── faq.txt
├── utils/
│   └── embedding.py
├── requirements.txt

main.py 主流程

代码语言：python代码运行次数：0运行复制

import streamlit as st
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.chains import RetrievalQA
from utils.embedding import load_docs, create_vectorstore

st.title("公益问答小助手 

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