【LangChain编程：从入门到实践】AI 大模型检索增强生成 RAG 实践

LangChain编程：从入门到实践 - AI 大模型检索增强生成 RAG 实践

关键词：LangChain, RAG, 大语言模型, 检索增强生成, 向量数据库, 嵌入模型, 提示工程

1. 背景介绍

在人工智能和自然语言处理领域,大语言模型(Large Language Models, LLMs)的出现无疑是一个重大突破。像GPT-3、GPT-4这样的模型展现出了惊人的语言理解和生成能力,为各种应用场景带来了无限可能。然而,这些模型也面临着一些固有的局限性,比如知识更新不及时、无法访问专有数据、以及在特定领域知识方面的局限性等。

为了克服这些挑战,研究人员和工程师们提出了检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技术。RAG是一种将外部知识库与大语言模型相结合的方法,旨在提高模型回答的准确性、实时性和可控性。通过在生成过程中引入相关的外部信息,RAG技术能够显著提升模型在特定领域或任务中的表现。

LangChain作为一个强大的框架,为实现RAG提供了丰富的工具和接口。它不仅简化了大语言模型的使用过程,还提供了一系列组件来支持文档加载、文本分割、向量存储、相似度搜索等RAG所需的关键步骤。通过LangChain,开发者可以更加便捷地构建