为了解决文档QA系统中的问题，你可以为向量数据库实施一个缓存机制，以避免每次都重建它，并确保基于数据源中的文本提供一致且准确的响应。

避免重建向量数据库

你可以调整系统来缓存向量数据库。以下是一个通用的方法：

1. 检查现有的向量数据库:在重建之前，检查是否存在缓存版本。
2. 加载缓存数据库:如果存在缓存版本，则加载它。
3. 重建并缓存:如果不存在缓存版本或数据已更改，则重建向量数据库并将其缓存起来。
   以下是Python中的一个示例代码片段：

import os
import pickle

class VectorDatabase:
    def __init__(self, data_source):
        self.data_source = data_source
        self.vector_db_path = 'vector_db.pkl'
        self.vector_db = self.load_vector_db()

    def load_vector_db(self):
        if os.path.exists(self.vector_db_path):
            with open(self.vector_db_path, 'rb') as f:
                return pickle.load(f)
        else:
            return self.build_vector_db()

    def build_vector_db(self):
        # Your logic to build the vector database from the data source
        vector_db = self.create_vector_db_from_data_source(self.data_source)
        with open(self.vector_db_path, 'wb') as f:
            pickle.dump(vector_db, f)
        return vector_db

    def create_vector_db_from_data_source(self, data_source):
        # Implement the logic to create the vector database from the data source
        pass

    def query(self, query_text):
        # Implement the logic to query the vector database
        pass

# Usage
data_source = "path/to/your/data/source"
vector_db = VectorDatabase(data_source)
response = vector_db.query("your query text")
print(response)

确保基于数据源文本的一致且准确的响应

为了确保基于数据源中的文本的响应始终一致，你可以使用来自Langflow的RetrievalQAComponent组件。该组件允许你针对索引构建一个问答链，可以与你的向量数据库集成。
以下是如何使用RetrievalQAComponent的示例：

from langflow.interface.custom.custom_component import CustomComponent
from langflow.field_typing import BaseLanguageModel, BaseRetriever, Text
from langchain.chains.retrieval_qa.base import RetrievalQA

class RetrievalQAComponent(CustomComponent):
    display_name = "Retrieval QA"
    description = "Chain for question-answering against an index."

    def build(
        self,
        llm: BaseLanguageModel,
        chain_type: str,
        retriever: BaseRetriever,
        input_value: str = "",
        input_key: str = "query",
        output_key: str = "result",
        return_source_documents: bool = True,
    ) -> Text:
        chain_type = chain_type.lower().replace(" ", "_")
        runnable = RetrievalQA.from_chain_type(
            llm=llm,
            chain_type=chain_type,
            retriever=retriever,
            input_key=input_key,
            output_key=output_key,
            return_source_documents=return_source_documents,
        )
        result = runnable.invoke({input_key: input_value})
        result = result.content if hasattr(result, "content") else result
        return result.get("result", "")

通过实施这种缓存机制并利用RetrievalQAComponent,你可以避免每次都重建向量数据库，并确保基于数据源中的文本提供一致且准确的响应。

其他注意事项

• 确保你的FileLoaderComponent正确地缓存了加载的.docx文件，以避免重新处理2(https://github.com/langflow-ai/langflow/blob/dev/src/backend/base/langflow/components/data/File.py)。
• 验证你的TextSplitterComponent是否正确地拆分文本，如果必要的话，可以考虑实施一个缓存机制。

这些调整应该有助于提高你的文档QA系统的性能和准确性。

• 要继续与Dosu交谈，请提及@dosu。*