检索增强生成框架：HayStack
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内容提要
本文介绍了使用RAG管道和Haystack框架构建LLM的流程，包括RAG的设置和使用步骤，以及VectorDB的设置、数据导入和相似性搜索。通过这个流程，可以从向量数据库中获取相关内容，并将其添加到LLM提示中，为持续的对话提供上下文。文章还提到了Haystack库的功能和ChromaDB的支持。最后，文章对比了Haystack和LangChain框架，并指出Haystack提供了更多的组件来清理和转换流程中的内容，但Haystack的答案不如LangChain的好。
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Q&A
什么是检索增强生成（RAG）管道？
检索增强生成（RAG）管道是一种通过从向量数据库中提取相关内容并将其添加到大型语言模型（LLM）提示中，以提供上下文的有效解决方案。
如何使用Haystack框架构建RAG管道？
构建RAG管道的步骤包括加载文档、分割文档、存储文档、定义LLM引擎和检索组件。
Haystack框架与LangChain框架有什么区别？
Haystack提供了更多的组件来清理和转换流程中的内容，但其答案质量不如LangChain。
Haystack支持哪些数据库？
Haystack支持ChromaDB，但目前尚无适配器与ChromaDB实例通信。
在Haystack中如何进行相似性搜索？
在填充的文档存储中，可以使用相似性搜索来获取相关内容，方法是调用文档存储的搜索功能。
Haystack框架的主要功能是什么？
Haystack是一个多功能库，支持创建可配置的组件化管道，并集成多个LLM引擎和API。
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