使用LLMRails构建增强型检索与生成（RAG）应用：完整指南

在生成式人工智能（Generative AI）应用的发展浪潮中，如何高效地管理文档、索引内容并实现智能问答，成为许多开发者关注的焦点。为此，LLMRails 提供了一种强大的端到端服务来解决这些问题，并通过与 LangChain 的集成进一步简化了应用开发流程。

本文将以实际代码为中心，展示如何利用 LLMRails 的功能构建增强型检索与生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）应用。

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1. 技术背景介绍

什么是 LLMRails？

LLMRails 是一个面向生成式 AI 应用的 API 平台，提供：

• 文档解析和分块服务。
• 内置的向量嵌入模型和向量存储。
• 自动化查询的向量化编码和相关内容检索。
• 支持混合搜索（Hybrid Search）。

通过与 LangChain 的无缝集成，LLMRails 提供从文档处理到检索服务的完整闭环，适用于问答、推荐系统等场景。

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2. 核心原理解析

LLMRails 的核心能力在于其内部的向量存储和检索机制：

1. 文本嵌入处理：将文本分段并通过内置嵌入模型生成向量表示。
2. 向量存储：将嵌入后的向量存储在内部的向量数据库中。
3. 检索服务：依据查询向量进行相似度检索，返回最相关的文档片段。

通过这些能力，LLMRails 避免了开发者手动处理嵌入模型和数据库的复杂性，为端到端检索生成提供了便利。

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3. 代码实现演示

接下来，我们将从环境设置到功能实现逐步演示如何使用 LLMRails 构建应用。

环境准备

在开始之前，确保已经注册了 LLMRails 账号，并创建了 API 密钥。

import os
import getpass

# 设置 LLMRails API 密钥
os.environ["LLM_RAILS_API_KEY"] = getpass.getpass("请输入 LLMRails API 密钥:")
os.environ["LLM_RAILS_DATASTORE_ID"] =<