基于Langchain的大模型RAG技术介绍（附示例代码）

一、RAG简介

在大模型技术的迅速发展下，涌现了各种庞大的模型，形成了一场所谓的‘百模大战’。这些模型在大小和性能上各有所长，但大多数都是在通用语料库上进行训练的，因此它们只具备通用知识，对于专业领域的知识了解较少。由于训练大模型的成本颇高，许多专业领域难以负担这一费用，但专业人士又希望利用大模型的强大能力解决专业问题。为解决这一问题，出现了两种技术路线：

一种是通过使用专业领域的数据集微调通用大模型，使其具备相关领域的知识；

另一种是采用检索增强生成（RAG）技术，将专业领域的数据文档处理成向量，并存储到向量数据库中，然后通过提问问题进行检索匹配，从而传输匹配到的文档内容作为背景信息给大模型，使其暂时具备相关知识背景，进而生成更加精准的答案。

二、RAG架构介绍

RAG其核心理念可以简单概括为“检索+生成”。主要分为两个阶段：

1.检索阶段：首先将相关知识存储到向量库中，通过问题，利用向量数据库的高效存储和检索能力匹配找到相关的知识。

2.生成阶段：在Prompt工程的作用下来，将召回的相关知识融入到prompt中，传输给大模型，然后大模型以参考此信息，合理地整合这些内容，生成更加精准更加准确的答案。

架构图如下：

三、RAG任务示例代码

1.安装langch