16、探索LangChain链与检索增强生成（RAG）技术

于 2025-11-01 15:57:39 发布
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分类专栏： 用LangChain构建AI应用 文章标签： LangChain RAG 检索增强生成
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探索LangChain链与检索增强生成（RAG）技术

一、LangChain链的核心知识
  1. 链的组合与复杂工作流
    - 链组合是将多个链结合起来的技术，常见策略有顺序链、路由链和条件链。顺序链按预先设定的顺序依次执行各个子链；路由链根据输入的不同将其导向不同的子链；条件链则依据特定条件来决定执行哪条子链。
    - 在现实世界中，链组合有诸多应用。例如在电商系统中，一个顺序链可以先查询商品库存，再处理用户订单，最后生成发货信息。
  2. 高级链技术
    - 处理大型数据集 ：当面对大型数据集时，可采用分块处理的方式，将大数据集分割成小的数据块，依次进行处理，避免内存溢出。
    - 错误和异常处理 ：在链的执行过程中，要设置异常捕获机制。例如，当调用外部API失败时，捕获异常并进行重试或给出错误提示。
    - 链性能优化 ：可以通过缓存中间结果来减少重复计算，提高链的执行效率。
    - 测试和调试链 ：使用模拟数据对链进行测试，检查每个步骤的输出是否符合预期。同时，利用日志记录功能，记录链的执行过程，便于调试。
  3. 使用链构建生成式AI应用
    - 聊天机器人 ：通过链的组合，实现用户输入的接收、意图识别、答案生成和回复输出等功能。例如，先使用一个链进行意图分类，再根据分类结果调用不同的子链生成答案。
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使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南
m0_57781768的博客
06-27 1459
RAG是一种技术，用于增强LLM的知识，使其能够处理额外的数据。尽管LLM能够处理广泛的话题，但其知识仅限于训练时所用的公共数据，且截至时间有限。如果希望构建能够处理私有数据或模型截止日期之后的数据的AI应用，就需要通过RAG来增强模型的知识。具体来说，RAG通过检索相关信息并将其插入到模型提示中，从而实现这一目标。LangChain提供了一系列组件，旨在帮助构建Q&A应用和更广泛的RAG应用。本文将重点介绍处理非结构化数据的Q&A技术。我们还可以轻松自定义提示，以适应不同的应用场景。{context}
RAG 技术实战：LangChain4j 的文档处理与检索增强生成
洛阳泰山的博客
04-15 2189
**文章摘要**： 本文深入解析 LangChain4j 中的 RAG（检索增强生成）技术，详细阐述其核心原理与应用场景。RAG 通过检索相关信息并注入提示，显著提升 LLM 的回答准确性，减少幻觉。文章从简单 RAG、基本 RAG 到高级 RAG 的实现路径逐步展开，涵盖文档加载、嵌入存储、内容检索等关键环节，并提供 LangChain4j 的 API 使用指南。通过优化查询转换、多源检索与内容聚合，RAG 技术在问答系统、知识库检索等领域展现出强大的实用性。本文为开发者提供从入门到精通的完整实践路径
使用LangChain建立检索增强生成（RAG）系统
datian1234的博客
11-13 817
RAG是一种通过附加数据增强 LLM 知识的技术。 LLM 可以推理广泛的主题，但它们的知识仅限于在训练它们的特定时间点之前的公共数据。如果你想构建能够推理私有数据或模型截止日期后引入的数据的 AI 应用程序，则需要使用模型所需的特定信息来增强模型的知识。将适当的信息引入和插入模型提示的过程称为检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）。
LangChain入门（3）：RAG（检索增强生成）
雨落倾城的博客
05-11 2140
本文介绍了LangChain框架中的RAG（检索增强生成）技术，旨在解决大模型更新参数耗时且可能产生“幻觉”的问题。RAG通过将新知识作为文档提供给大模型，使其直接从文档中检索内容。
LangChain学习笔记—RAG（检索增强生成）
姚家湾博客
04-05 8027
当用户在大模型输入问题后，将问题本身也embedding，转化为向量，在向量数据库中查找与之最匹配的相关知识，组成大模型的上下文，将其输入给大模型，最终返回大模型处理后的文本给用户，这种方式不仅降低大模型的计算量，提高响应速度，也降低成本，并避免了大模型的tokens限制，是一种简单高效的处理手段。例如，使用链，您可以同时运行提示符和 LLM，从而避免了首先格式化 LLM 模型的提示，然后使用模型在单独的步骤中执行它。实际的 RAG 链，它在运行时接受用户查询并从索引中检索相关数据，然后将其传递给模型。
RAG实战案例：如何基于 LangChain 实现智能检索生成系统
热门推荐
FrenzyTechAI的博客
12-22 1万+
检索增强生成 (RAG) 是一种使用来自私有或专有数据源的信息来辅助文本生成的技术。它将检索模型（设计用于搜索大型数据集或知识库）和生成模型（例如大型语言模型 (LLM)，此类模型会使用检索到的信息生成可供阅读的文本回复）结合在一起。通过从更多数据源添加背景信息，以及通过训练来补充 LLM 的原始知识库，检索增强生成能够提高搜索体验的相关性。这能够改善大型语言模型的输出，但又无需重新训练模型。
探索智能体世界：LangChain与RAG检索增强生成
qq_33240556的博客
03-14 905
起初，LangChain只是一个技术框架，使用这个框架可以快速开发AI应用程序。这可能是软件开发工程师最容易和AI接触的一个点，因为我们不需要储备太多算法层面的知识，只需要知道如何和模型进行交互，也就是熟练掌握模型暴露的API接口和参数，就可以利用LangChain进行应用开发了。LangChain发展到今天，已经不再是一个纯粹的AI应用开发框架，而是成为了一个AI应用程序开发平台，它包含4大组件。LangChain：大模型应用开发框架。
使用 Milvus 和 LangChain 的检索增强生成（RAG）
Made In SQL
05-16 961
RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统结合了检索和生成模型，能够根据提示生成新文本。该系统首先使用Milvus向量数据库从语料库中检索相关文档，然后通过生成模型（如OpenAI的GPT-3.5-turbo）生成文本。LangChain框架用于构建由大型语言模型驱动的应用程序，支持从网络源加载文档并将其分割成块。通过Milvus的向量存储和相似性搜索功能，RAG系统能够高效检索相关文档，并根据检索结果生成精确的响应。此外，系统支持元数据过滤和动态配置，允许用户根据特定条件调
LangChain之检索增强生成RAG
积跬步，至千里。
11-28 1074
RAG全称为Retrieval-Augmented Generation，即检索增强生成，结合了检索和生成的能力，引入外部知识库为文本生成任务提供支持，增强模型生成能力，产生更丰富、准确、有根据的内容。
使用 LangChain 掌握检索增强生成 (RAG) 的终极指南：1、使用Langchain与RAG构建问答系统
Hugo的博客
07-15 1404
本节介绍了如何使用Langchain和OpenAI创建一个简单的问答系统。我们首先加载PDF文档，然后生成嵌入向量并存储在ChromaDB中。接着，我们初始化检索器来找到与问题最相关的文档，并创建一个问答链来生成答案。
使用 LangChain 掌握检索增强生成 (RAG) 的终极指南：4、逻辑路由与语义路由的实现
Hugo的博客
08-12 865
本文介绍了在RAG中实现路由的方法，包括逻辑路由和语义路由两种技术。逻辑路由通过预定义选项让LLM决定路由，而语义路由则基于查询和提示之间的语义相似性来选择路由。通过这两种方法，可以有效地将用户查询路由到最合适的数据源，以提供更准确的答案。
本地模型部署指南[可运行源码]
11-23
本文详细介绍了如何访问和配置本地已部署的模型。首先，用户需要访问指定网址下载并安装chatbox软件。安装完成后，初次进入时需要选择使用自己的模型选项。接着，进入设置界面，选择模型提供方为ollama api，并输入相应的域名（如http://xxxxx:11434），其他设置保持默认，最后点击保存即可完成配置。配置完成后，用户可以选择并使用模型。整个过程简单明了，适合需要本地部署模型的用户参考。
基于ssm框架实现的网上商城.zip
11-23
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JDK安装与环境配置[项目代码]
最新发布
11-23
本文详细介绍了JDK的安装和环境变量配置的全过程。首先，从JDK官网下载安装包，然后按照步骤进行安装，默认安装路径为C:Program FilesJavajdk-17。接着，重点讲解了如何配置环境变量，包括新建JAVA_HOME变量和修改Path变量，以便在任意路径下执行Java程序。最后，通过cmd命令验证JDK是否安装成功。此外，文章还附带了一份Python学习资料的推广内容，包括学习路线、视频、书籍、工具包、实战案例和面试题等资源。
C++类和对象基础[项目代码]
11-23
本文详细介绍了C++中类和对象的基础知识，包括面向对象与面向过程的区别、类的定义与访问限定符、封装的概念、类的作用域、实例化过程以及类对象模型的计算方法。文章还深入探讨了this指针的作用和特性，通过实例代码解释了this指针在成员函数中的使用方式及其重要性。此外，文中还涉及了结构体内存对齐规则和空类大小的特殊情况，为读者提供了全面的C++类和对象入门指导。
Windows安装Scrapy指南[项目代码]
11-23
本文详细介绍了在Windows系统下使用Anaconda安装Scrapy的方法，解决了pip无法直接安装Scrapy的问题。Anaconda是一个专注于数据分析的Python发行版本，内置了conda包管理系统，能够方便地管理工具包和虚拟环境。文章解释了Anaconda和conda的概念，并列举了Anaconda的优点，如省时省心、自动处理依赖关系、支持多环境隔离等。此外，还提供了Anaconda的下载链接和安装步骤，最后指导用户通过conda命令安装Scrapy。
基于Bloch方程的磁共振成像序列模拟器Matlab实现
11-23
本资源提供MATLAB多个发行版本（2014、2019a、2021a）的技术支持，配套完整案例数据集及可直接执行的程序文件。程序架构采用模块化设计理念，具备以下技术特征：通过参数配置实现核心算法调整，逻辑结构层次分明，关键代码段配有详细注释说明。 该资源适用于高等院校计算机科学、电子信息技术、应用数学等专业的课程实践、综合课题研究及学位论文开发。内容涵盖智能优化计算、神经网络预测建模、数字信号处理、元胞自动机仿真等典型实验场景，所有案例均通过标准化测试验证。 开发团队由具备十年以上工业级算法研发经验的高级工程师组成，专注于MATLAB科学计算与系统仿真领域。本资源提供经过学术机构验证的完整仿真案例库，适用于教学演示与科研实验。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【嵌入式通信】基于STM32与RS-232的自定义串口助手设计：实现上下位机可靠通信及数据监控
11-23
内容概要：本文详细介绍了一个基于STM32与PC上位机通过RS-232串口通信的完整系统设计与实现，涵盖硬件电路搭建、STM32固件开发、自定义应用层通信协议设计、PC端串口助手软件开发（C# WinForms）、协议解析、数据记录、通信测试及系统部署等内容。系统采用分层协议架构，支持命令控制、数据传输、CRC校验、状态指示和日志记录等功能，并提供了完整的故障排查与扩展开发指南。; 适合人群：具备嵌入式开发基础的电子工程师、自动化控制技术人员、计算机或电子信息类专业学生，以及对串口通信、STM32开发和上位机软件设计感兴趣的开发者；尤其适合从事工业控制、设备调试和物联网通信项目研发的技术人员。; 使用场景及目标：①实现STM32与PC之间的可靠串口通信；②开发具备协议解析能力的自定义串口助手；③应用于设备监控、数据采集、实验室仪器通信等场景；④作为教学案例帮助理解串口通信协议栈的设计与实现。; 阅读建议：建议结合硬件平台动手实践，重点关注通信协议的设计与CRC校验一致性，注意STM32端与PC端代码的协同调试，同时可利用提供的测试模块验证系统稳定性，便于后续功能扩展与二次开发。
Vue el-tabs右侧按钮实现[代码]
11-23
本文介绍了在Vue.js的element-ui框架中，如何在el-tabs组件的最右侧添加一个按钮的实现方案。通过CSS的position属性，利用relative和absolute定位，将按钮固定在tabs页签切换栏的最右侧。具体实现步骤包括：设置父div为relative定位，el-tabs保持默认布局，按钮使用absolute定位并指定right和top值。代码示例清晰展示了如何结合Vue和CSS实现这一功能。
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