使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南

引言

在人工智能和自然语言处理领域，利用大语言模型（LLM）构建复杂的问答（Q&A）系统是一个重要应用。检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）是一种技术，通过将模型知识与额外数据结合来增强LLM的能力，使其能够回答关于特定源信息的问题。这些应用不仅限于公开数据，还可以处理私有数据和模型截止日期之后引入的数据。本文将详细介绍如何使用Python和LangChain构建一个强大的RAG应用，帮助读者实现复杂的Q&A系统。

什么是RAG？

RAG是一种技术，用于增强LLM的知识，使其能够处理额外的数据。尽管LLM能够处理广泛的话题，但其知识仅限于训练时所用的公共数据，且截至时间有限。如果希望构建能够处理私有数据或模型截止日期之后的数据的AI应用，就需要通过RAG来增强模型的知识。具体来说，RAG通过检索相关信息并将其插入到模型提示中，从而实现这一目标。

LangChain提供了一系列组件，旨在帮助构建Q&A应用和更广泛的RAG应用。本文将重点介绍处理非结构化数据的Q&A技术。