第8章:LangChain检索增强生成RAG--1概述

本章主要介绍基于 LangChain4j 中的 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）
概念及其实现方式。RAG 是一种通过检索相关知识来增强语言模型生成能力的技术，特别适用于需要结合特定领域知识或私有数据的场景

RAG（检索增强生成）| LangChain4j

1. RAG 是什么？

语言模型（LLM）的知识仅限于其训练数据。如果希望让 LLM 了解特定领域的知识或私有数据，可以采用以下方法：

• 使用 RAG（检索增强生成），本文将详细介绍。
• 使用你的数据对 LLM 进行微调（fine-tuning）。
• 结合使用 RAG 和微调。

RAG 的核心思想：在将提示（prompt）发送给语言模型之前，从你的数据中找到并注入相关信息片段。这样，LLM 将获得（希望是）相关的知识，并能够利用这些知识生成回答，从而降低“幻觉”（生成无关内容）的可能性。

2. RAG 的工作原理

RAG 的工作原理可以分为两个阶段：索引（Indexing）和检索（Retrieval）。

2.1 索引阶段（Indexing）

索引阶段的目标是预处理文档，以便在检索阶段能够高效地搜索相关