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。
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