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RAG与Langchain简介

RAG与Langchain简介

  • 什么是RAG
  • RAG解决的问题
  • RAG工作流程
  • RAG调优策略
  • LangChain简介

什么是RAG

检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation),主要是通过从外部给大模型补充一些知识,相当于给模型外挂了一个知识库,让模型减少幻觉,生成更加精确的答案

RAG解决的问题

1.每次有新的知识加入,都需要进行微调,成本大
2.训练模型的成本是很高的

RAG工作流程

在这里插入图片描述

检索(Retrieve):把用户的问题送到知识库中进行检索相关内容,返回相似的前n个内容
增强(Augment):用户的问题和检索的内容放在一起,构成一个prompt
生成(Generate):将prompt送入LLM中

RAG调优策略

在这里插入图片描述

LangChain简介

LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。他主要拥有 2 个能力:
1.可以将 LLM 模型与外部数据源进行连接
2.允许与 LLM 模型进行交互

基本概念:
loader加载器:从哪里加载数据
document文档:将数据转换为Document对象
文本分割:受限于大模型token数量,将长文本分割
向量数据库:将数据向量化存入库中,便于搜索匹配
chainl链:一个chain就是一个任务,一个一个的执行多个任务
Agent代理:
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