一、前言
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。


