语义理解（三）：在知识图谱中的语义拓展检索

什么是RAG？

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种将检索和生成结合起来的方法。具体来说，RAG首先从一个大型数据库中检索与查询相关的文档，然后使用这些检索到的文档作为上下文，生成回答或文本。这样的方式可以显著提高生成文本的相关性和信息丰富性。

为什么选择LangChain和Qwen-72B？

• LangChain：LangChain提供了简洁且强大的API，可以轻松实现检索和生成的集成。此外，它还支持多种检索和生成模型，具有很高的灵活性。
• Qwen-72B：Qwen-72B是一个具备强大生成能力的预训练模型，能够生成高质量的文本。结合LangChain，可以充分发挥其优势，实现高效的RAG。

实现步骤

环境准备：安装LangChain和Qwen-72B的相关依赖。

数据准备：准备用于检索的文档数据。

检索和生成模型初始化：使用LangChain加载Qwen-72B模型，并配置检索和生成模块。

实现RAG：整合检索和生成步骤，实现RAG流程。

1. 环境准备

安装LangChain和Qwen-72B相关依赖：

bash


pip install langchain qwen-72b

2. 数据准备

准备一组用于检索的文档数据，可以是文本文件、数据库等。这些文档将作为知识库，用于回