SpringBoot 整合 Langchain4j RAG 技术深度使用解析

一、前言

LangChain 是一个强大的框架，旨在简化构建基于大型语言模型（LLMs）的应用程序的过程。在 LangChain 中，RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术是一种结合检索增强生成的方法，它通过将外部数据检索技术与生成式人工智能相结合，来提高生成文本的准确性和相关性。

尽管 AI 大模型在自然语言处理任务中表现出色，但仍然存在一些局限性。而 RAG - 检索增强生成技术，则很好的弥补了这些不足。举例来说，如果企业或个人都希望拥有一款属于自己的 AI 助手，能够帮自己随时解决一些特定场景或特定领域的问题，很明显，这些领域的知识和内容都不是互联网上面可以搜到的。

在这种场景下，AI 大模型中 RAG 技术就派上用场了，简单来说，它就是一款可以问你量身打造的大模型知识库，当你需要某个知识的时候为你提供更贴合实际业务场景的回答。本篇将深入探讨 Langchain4j 中的 RAG 技术。

二、Langchain4j RAG 介绍