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生成式AI：使用LangChain构建检索增强生成系统
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原文英文，约700词，阅读约需3分钟。
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内容提要
在生成式AI时代，检索增强生成（RAG）结合大型语言模型与高效文档检索技术，构建智能应用。通过LangChain等工具实现RAG管道，支持数据检索、文档处理和查询处理，提供准确的上下文响应，提升应用响应能力，满足多样化需求。
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关键要点
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在生成式AI时代，检索增强生成（RAG）结合大型语言模型与高效文档检索技术，构建智能应用。
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RAG管道通过LangChain等工具实现，支持数据检索、文档处理和查询处理。
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数据检索功能可以从网络源、本地文件或API中获取数据。
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文档处理将文档分解为更小的块，以提高检索效率。
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使用向量嵌入将文档块表示为高维向量，以便灵活集成。
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查询处理通过检索相关文档块并使用LLMs生成准确的上下文答案。
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应用程序集成Streamlit，提供用户友好的界面，支持文档上传和查询。
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RAG管道支持云端和本地模型，确保根据项目需求的适应性。
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选择本地LLMs与付费LLMs时需考虑数据隐私、成本、性能、灵活性和易用性。
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RAG使应用能够提供准确的上下文响应，处理大型数据集，并支持灵活的部署选项。
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完整的实现可以在GitHub仓库中找到，提供构建RAG应用所需的所有文档。
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