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如何使用TypeScript构建RAG AI代理
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原文英文，约3600词，阅读约需13分钟。
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内容提要
最强大的AI系统不仅能生成内容，还具备检索、推理和上下文响应能力。检索增强生成（RAG）结合了搜索与生成的优势，构建出更精准的AI系统。本文介绍如何使用Langbase SDK在TypeScript中构建基于RAG的AI代理，涵盖项目设置、记忆创建、文档上传及生成响应等步骤，最终实现一个能够存储、检索文档并生成准确回答的RAG系统。
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关键要点
- 最强大的AI系统不仅能生成内容，还具备检索、推理和上下文响应能力。
- 检索增强生成（RAG）结合了搜索与生成的优势，构建出更精准的AI系统。
- 本文介绍如何使用Langbase SDK在TypeScript中构建基于RAG的AI代理。
- 项目设置包括Langbase平台、Langbase SDK和OpenAI的LLM密钥。
- Agentic RAG通过将AI代理添加到RAG管道中，提高了适应性和准确性。
- Langbase SDK简化了使用TypeScript构建强大AI工具的过程。
- 创建项目的步骤包括设置Node.js应用、获取Langbase API密钥和LLM API密钥。
- 使用Langbase SDK创建AI记忆以存储和检索上下文。
- 将文档上传到AI记忆中，以便代理在交互中参考。
- 执行RAG检索以获取与查询相关的文档。
- 创建支持管道代理以处理用户查询。
- 生成RAG响应以提供准确的信息。
- 最终实现一个能够存储、检索文档并生成准确回答的RAG系统。
❓
延伸问答
什么是检索增强生成（RAG）？
检索增强生成（RAG）是一种结合搜索与生成优势的架构，旨在构建更精准、可靠和具上下文响应能力的AI系统。
如何在TypeScript中使用Langbase SDK构建RAG代理？
可以通过设置Node.js应用、获取Langbase API密钥和LLM API密钥，使用Langbase SDK创建AI记忆、上传文档并生成响应来构建RAG代理。
Agentic RAG与传统RAG有什么区别？
Agentic RAG通过将AI代理添加到RAG管道中，支持复杂的多步骤任务和实时数据检索，而传统RAG仅处理简单查询任务。
如何创建AI记忆以存储和检索上下文？
使用Langbase SDK中的memories.create方法，可以创建一个AI记忆代理，允许存储和检索上下文信息。
在RAG系统中如何上传文档？
可以通过Langbase SDK中的memories.documents.upload方法，将文档上传到AI记忆中，以便代理在交互中参考。
如何生成RAG响应以提供准确的信息？
通过调用Langbase SDK的pipes.run方法，结合检索到的上下文信息，可以生成RAG响应以提供准确的信息。
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