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RAG，即检索增强生成技术，是当前人工智能领域的重要突破。传统的语言模型存在知识更新滞后、容易产生幻觉等问题。RAG通过结合检索和生成两个步骤，能够实时获取外部知识库信息，然后结合这些信息生成更准确的回答，有效解决了传统模型的局限性。
RAG系统的工作原理可以分为三个核心组件。首先是文档检索器，负责快速定位与用户问题相关的信息。其次是知识库，用于存储大量的结构化知识。最后是生成器，将检索到的信息与用户问题结合，生成准确的回答。整个流程是：用户提问后，检索器从知识库中找到相关文档，提取关键信息，最后生成器结合这些信息产生最终回答。
LangChain是一个专为大语言模型应用开发设计的强大框架。它采用模块化设计，让开发者可以轻松构建复杂的AI应用。LangChain的核心组件包括链、代理、内存和工具。链用于组合多个步骤，代理能够自主决策和行动，内存负责保存对话历史，工具则提供各种外部功能接口。相比传统的复杂API调用方式，LangChain通过链式组合大大简化了开发流程。
LangChain的核心组件各司其职，协同工作。提示模板负责标准化用户输入格式，确保模型能够正确理解问题。输出解析器将模型的自然语言输出转换为结构化数据。文档加载器支持从多种数据源加载信息，包括文本文件、网页、数据库等。向量存储则实现高效的相似性搜索功能。这些组件通过标准化的接口相互配合，大大简化了复杂AI应用的开发过程。
RAG与LangChain的结合为构建智能问答系统提供了完整的解决方案。首先进行文档预处理，将大文档分割成合适的块。然后使用向量存储组件将文档向量化并存储到数据库中。接着构建检索链来快速找到相关信息，配置生成链来产生最终答案。整个过程都在LangChain框架的支持下进行，实现了模块化的架构设计，具有良好的可扩展性和部署灵活性。