RAG技术简介
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了信息检索和生成模型的技术，旨在通过从外部知识源中检索相关信息来增强语言模型的生成能力。这种技术不仅能够提高回答的准确性，还能在处理新颖或专业领域问题时提供更具时效性的答案。
RAG的工作原理
RAG技术的核心在于其三步工作流程：
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检索阶段：系统使用向量数据库或其他知识存储库，查询与用户问题最匹配的内容片段。
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融合阶段：将检索到的相关信息与原始提问组合成新的提示词（prompt），作为生成阶段的基础。
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生成阶段：利用预训练的语言模型，根据构造好的prompt生成最终答案。
通过这种方式，RAG技术能够有效提升语言模型的上下文感知能力和回答质量。
LangChain在RAG中的应用
LangChain是一个强大的开发框架，广泛应用于构建、运行和管理代理型AI应用程序。它提供了一系列工具和模块，帮助开发者轻松实现RAG技术。以下是LangChain在RAG中的主要应用：
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数据处理：LangChain支持多种数据源，能够高效处理不同类型的数据。
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知识检索：通过与向量数据库的集成，LangChain能够快速检索相关信息。
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生成模型：LangChain结合了强大的预训练语言模型，生成高质量的答案。
实际应用案例
以Streamlit和LangChain结合的应用为例，开发者可以通过上传PDF文件，构建一个基于RAG的智能问答系统。具体步骤如下：
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上传PDF文件：用户上传需要分析的PDF文件。
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文本分割：使用SemanticChunker将文本分割成适合处理的片段。
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向量化处理：利用HuggingFaceEmbeddings生成文本的向量表示，并存储在FAISS向量数据库中。
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问答生成：通过Ollama模型和RetrievalQA链，生成与用户提问相关的答案。
总结
RAG技术通过结合信息检索和生成模型，显著提升了语言模型的性能和实用性。LangChain等工具为开发者提供了强大的支持，使得构建智能问答系统变得更加便捷和高效。随着AI技术的不断发展，RAG技术将在更多领域展现出其巨大的潜力。
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