【LangChain编程：从入门到实践】RAG技术概述

【LangChain编程：从入门到实践】RAG技术概述

1. 背景介绍

1.1 什么是LangChain

LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。它可以帮助开发人员将语言模型与外部数据源相结合，构建更加强大、知识丰富的应用。

1.2 RAG技术的起源与发展

RAG(Retrieval-Augmented Generation)技术起源于对语言模型在开放域对话和问答任务中存在的局限性的研究。传统的语言模型虽然能够生成流畅、连贯的文本，但往往缺乏必要的背景知识，导致生成的内容与事实不符。RAG技术的提出，就是为了解决这一问题，通过引入外部知识库，增强语言模型的知识获取和推理能力。

随着自然语言处理技术的不断发展，RAG技术也在不断完善和改进。从最初的基于TF-IDF的文本检索，到后来引入更加先进的dense retrieval技术；从单纯的知识库检索，到融合多种外部信息源；RAG技术的应用场景和效果都在不断拓展和提升。

2. 核心概念与联系

2.1 语言模型

语言模型是RAG技术的核心组件之一。它负责根据输入的文本，生成符合语法、语义和逻辑的延续文本。常见的语言模型有GPT、BERT、T5等，它们基于海量文本数据进行预训练，具备强大的语言理解和生成能力。

2.2 知识库检索

知识库检索是RAG技术