【LangChain编程：从入门到实践】RAG

【LangChain编程：从入门到实践】RAG

1. 背景介绍

1.1 LangChain的诞生与发展

LangChain是一个基于语言模型的编程框架,旨在简化和加速自然语言处理(NLP)应用程序的开发。它由Harrison Chase于2021年创建,自发布以来迅速受到开发者社区的欢迎。LangChain提供了一套灵活且易于使用的工具,使开发人员能够快速构建和部署功能强大的语言模型驱动应用。

1.2 RAG的概念与意义

RAG是Retrieval-Augmented Generation的缩写,意为"检索增强生成"。它是一种将知识检索与语言生成相结合的方法,旨在提高生成文本的质量和信息丰富度。RAG通过利用外部知识库来增强语言模型的生成能力,使其能够根据上下文生成更加准确、连贯和信息丰富的文本。

1.3 LangChain与RAG的结合

LangChain框架为实现RAG提供了强大的支持。通过LangChain,开发者可以方便地集成各种知识库,如维基百科、专有数据库等,并使用检索算法从中获取相关信息。LangChain还提供了灵活的管道和组件,使得将检索到的知识与语言模型无缝集成变得简单。这种结合使得开发者能够快速构建功能强大的RAG应用,如智能问答系统、知识驱动的对话代理等。

2. 核心概念与联系

2.1 语言模型

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