https://docs.langchain4j.dev/tutorials/rag#what-is-rag

### LangChain4j 中 RAG 的概念介绍 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种结合了检索和生成模型的技术，旨在通过从外部数据源中提取相关信息来提高自然语言处理任务的效果。在 LangChain4j 中，RAG 是一种用于构建智能问答系统的强大工具[^2]。 #### 1. RAG 的基本原理 RAG 技术的核心在于将传统的基于生成的语言模型与信息检索机制相结合。具体来说，在生成最终响应之前，系统会先从存储的知识库或文档集合中检索出与当前查询最相关的片段。这些片段作为上下文输入提供给大语言模型（LLM），从而帮助其生成更加精确、有依据的回答[^3]。 #### 2. LangChain4j 对 RAG 的支持 LangChain4j 提供了一套灵活的 API 和组件来简化 RAG 应用程序的开发过程。以下是几个关键部分： - **DefaultRetrievalAugmentor**: 它是一个默认实现类，负责执行整个检索流程并将其结果传递至后续阶段。该模块的设计灵感来源于一篇学术论文《Deconstructing RAG》(https://arxiv.org/pdf/2312.10997)[^1]。 - **Easy RAG 功能**: 开发者可以通过引入 `langchain4j-easy-rag` Maven 依赖快速搭建基础版 RAG 流程。这种方式虽然功能有限，但对于初学者或者仅需创建原型项目而言非常实用。 ```xml <dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-easy-rag</artifactId> <version>0.34.0</version> </dependency> ``` - **加载文档**: 使用内置工具如 `FileSystemDocumentLoader` 来读取本地文件夹内的资料，并转换成适合进一步处理的形式——即一组 Document 实体对象列表。 ```java List<Document> documents = FileSystemDocumentLoader.loadDocuments("/path/to/documents"); ``` #### 3. 高级定制选项 尽管 Easy RAG 能够满足初步需求，但在实际生产环境中往往还需要针对特定场景做更多优化调整。例如修改相似度计算算法、更换底层向量数据库引擎等操作都可以显著提升性能表现。 --- ### 示例代码展示简易 RAG 构建方式 下面给出一段简单的 Java 示例代码演示如何利用上述提到的功能点完成一次完整的交互体验: ```java import dev.langchain4j.data.document.Document; import dev.langchain4j.model.chat.ChatLanguageModel; import dev.langchain4j.retriever.Retriever; public class SimpleRAGExample { public static void main(String[] args) { // 初始化必要的组成部分 Retriever retriever = ... ; // 自定义检索器实例化逻辑省略 ChatLanguageModel llm = ... ; // 大型预训练模型接入细节忽略 String userQuestion = "Spring Boot 如何配置多环境?"; // 执行检索动作获取关联材料 List<Document> retrievedDocs = retriever.retrieve(userQuestion); // 将检索所得内容拼接形成提示词前缀 StringBuilder contextBuilder = new StringBuilder(); for (Document doc : retrievedDocs){ contextBuilder.append(doc.content()).append("\n---\n"); } String promptWithContext = String.format( "%s请根据以上背景知识回答:%s", contextBuilder.toString(), userQuestion ); // 请求大型语言模型作答 String aiResponse = llm.generate(promptWithContext); System.out.println(aiResponse); } } ``` 此脚本展示了从接收用户提问到最后返回解答的整体链条运作情况。 ---