检索增强生成（RAG）：利用Python、LangChain和OpenAI实现前沿的自然语言处理技术

检索增强生成（RAG）：利用Python、LangChain和OpenAI实现前沿的自然语言处理技术

引言

在自然语言处理（NLP）的领域中，随着大型语言模型（LLM）的发展，我们已经见证了许多突破性的进展。虽然LLM能够在广泛的常识问题上表现出色，但在处理最新知识和特定领域知识时，往往会出现事实不准确的问题，这就是所谓的“模型幻觉”。为了解决这一问题，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）应运而生。RAG结合了生成模型与检索器模块，从外部知识源中获取附加信息，从而生成更准确且符合上下文的答案。

本文将详细介绍RAG的概念和理论，并展示如何利用LangChain、OpenAI语言模型和Weaviate矢量数据库来实现一个简单的RAG管道。希望通过本文的介绍，您能对RAG有更深入的理解，并能够在自己的项目中应用这一前沿技术。

什么是检索增强生成（RAG）？

检索增强生成（RAG）是一种为大型语言模型提供外部知识源的技术。通过引入外部知识源，RAG能够生成更加准确且符合上下文的答案，从而减少模型幻觉的发生。RA