使用LangChain编写图检索查询实现RAG

利用Python和Langchain提升Retrieval-AugmentedGeneration：构建高效财务信息检索系统

最新推荐文章于 2025-04-30 13:15:00 发布

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#langchain #人工智能

本文介绍了如何通过Retrieval-AugmentedGeneration(RAG)技术，结合大型语言模型和外部权威数据源，使用Python和Langchain框架优化查询过程，从EDGAR数据库的SEC文件中精确提取财务信息，提升生成内容的质量和深度。

大家好，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）是一种先进的人工智能技术，通过整合大型语言模型（LLM）的内部知识和外部权威数据源，来提升生成式AI模型的表现。

本文将介绍如何有效编写检索查询，进一步提升LLM的输出质量，使用Python和Langchain框架（专为与LLM互动而量身打造的平台）来详细阐述这一过程。通过这种方式，开发者能够更精确地从大量数据中提取所需信息，从而在各种应用场景中实现更高质量的AI生成内容。

1. 数据集

首先了解一下这里的数据集，使用来自EDGAR（电子数据收集、分析和检索系统）数据库的SEC（证券交易委员会）文件（https://corporatefinanceinstitute.com/resources/valuation/sec-filings/）。这些文件极为宝贵，详细记录了上市公司的财务状况、经营活动和关键信息，如财务报表和重要披露事项。