SpringBoot 项目集成 LangChain4j 框架实现 RAG 检索增强生成技术，有效弥补大模型在特定领域知识上的不足。通过引入外部知识库，系统能根据业务场景提供精准回答。文章阐述了 LangChain4j 的基本概念及 RAG 原理，探讨了如何利用该技术打造定制化 AI 助手，为开发者提供了从理论到实践的基础参考，帮助解决大模型幻觉和知识更新滞后等常见问题。
LangChain 是一套旨在简化大型语言模型（LLM）应用构建的框架。在 LangChain 生态中，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术是一种结合检索与生成的方法，通过将外部数据检索技术与生成式 AI 相结合，显著提升生成文本的准确性和相关性。
虽然大模型在自然语言处理任务上表现优异，但依然存在局限性。比如企业或个人希望拥有一款专属 AI 助手，能随时解决特定场景或领域的问题时，会发现这些领域的知识往往无法直接从互联网搜索获取。
在这种场景下，RAG 技术就派上用场了。简单来说，它相当于为 AI 大模型量身打造了一个知识库，当你需要某个知识时，它能提供更贴合实际业务场景的回答。本文将深入探讨 LangChain4j 中的 RAG 技术实现。
查找任何按下的键的javascript键代码、代码、位置和修饰符。 在线工具，Keycode 信息在线工具，online
JavaScript 字符串转义/反转义；Java 风格 \uXXXX（Native2Ascii）编码与解码。 在线工具，Escape 与 Native 编解码在线工具，online
使用 Prettier 在浏览器内格式化 JavaScript 或 HTML 片段。 在线工具，JavaScript / HTML 格式化在线工具，online
Terser 压缩、变量名混淆，或 javascript-obfuscator 高强度混淆（体积会增大）。 在线工具，JavaScript 压缩与混淆在线工具，online
生成新的随机RSA私钥和公钥pem证书。 在线工具，RSA密钥对生成器在线工具，online
基于 Mermaid.js 实时预览流程图、时序图等图表，支持源码编辑与即时渲染。 在线工具，Mermaid 预览与可视化编辑在线工具，online
