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检索增强生成框架：HayStack
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原文英文，约900词，阅读约需4分钟。
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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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关键要点
- 大型语言模型在生成特定领域文本时需要准确和最新的信息。
- 检索增强生成（RAG）管道是解决此挑战的有效方案。
- 本文探讨了使用Haystack框架构建RAG管道的基本步骤，包括VectorDB的设置、数据导入和相似性搜索。
- Haystack是一个多功能的库，支持创建可配置的组件化管道，并集成多个LLM引擎和API。
- ChromaDB支持Haystack，但目前尚无适配器与ChromaDB实例通信。
- 文档存储的设置和数据导入需要重复创建文档步骤。
- 相似性搜索可以在填充的文档存储中执行，以获取相关内容。
- 完整的RAG管道包括加载文档、分割文档、存储文档、定义LLM引擎和检索组件。
- 与LangChain相比，Haystack提供了更多组件来清理和转换流程中的内容，但其答案质量不如LangChain。
- 通过本文，读者可以学习如何从头开始构建RAG管道。
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