langchain实现RAG

### 如何使用 LangChain 实现检索增强生成（RAG） 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种结合了检索模型和生成模型的技术，旨在通过从外部数据源中提取相关信息来提高生成质量。以下是基于 LangChain 的 RAG 实现方法。 #### 使用 LangChain 构建 RAG 流程 LangChain 提供了一套工具链用于构建复杂的自然语言处理应用，其中包括 RAG 的实现。以下是一个完整的流程说明： 1. **定义文档格式化函数** 需要创建一个函数 `format_docs` 将检索到的文档转换为适合输入给大语言模型的形式。此过程通常涉及拼接多个文档的内容并保留其结构[^3]。 2. **设置检索器** 利用 LangChain 中的检索组件（如 VectorStoreRetriever），可以从存储的知识库中获取与查询最相关的上下文信息。这些信息作为额外的背景提供给后续的语言模型。 3. **组合运行流** 创建一个可执行的工作流对象 `rag_chain`，它串联了以下几个阶段： - 输入问题； - 调用检索器获得相关文档； - 对文档进行格式化； - 结合提示模板将问题和上下文传递至大型语言模型（LLM）； - 解析 LLM 输出的结果。 下面展示了一个具体的代码实例： ```python from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough def format_docs(docs): """将检索到的文档列表转化为字符串形式""" return "\n\n".join(doc.page_content for doc in docs) # 定义工作流 rag_chain = ( { "context": retriever | format_docs, "question": RunnablePassthrough() } | prompt | llm | StrOutputParser() ) # 执行实时推理 for chunk in rag_chain.stream("What is Task Decomposition?"): print(chunk, end="", flush=True) ``` 上述脚本展示了如何逐步调用各个模块完成端到端的任务分解问答功能。 --- #### 关键概念解释 - **retriever**: 这里指代的是一个能够依据用户提问返回关联度较高的文档片段的对象。 - **prompt**: 表达清晰逻辑关系的引导语句设计模式，指导 AI 正确理解任务需求。 - **llm**: 大型预训练语言模型负责最终答案生成环节。 以上各要素共同协作构成了高效的 RAG 系统架构。 ---