langchain可用的rag
时间: 2025-04-28 20:49:25 浏览: 27
### LangChain 中支持的 RAG 方法和组件
#### 1. 向量数据库集成
为了实现检索增强生成 (RAG),LangChain 提供了多种方式来集成不同的向量数据库。其中一种常见的做法是使用 Chroma 数据库,因其轻量化特性而受到青睐。通过以下代码可以创建一个基于文档片段的向量存储实例:
```python
from langchain_chroma import Chroma
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
vectorstore = Chroma.from_documents(
documents=splits,
embedding=HuggingFaceEmbeddings(model_name='D:\\model\\embeding\\bge-small-zh-v1.5')
)
```
这段代码展示了如何利用预训练的语言模型 `bge-small-zh-v1.5` 来计算嵌入,并将其存入 Chroma 数据库中[^4]。
#### 2. 文档处理与分割
在实际应用中,通常会先对原始文本数据进行清洗、分词以及切分成适合大小的小节或段落,以便更好地适应后续的索引建立过程。虽然具体实现细节未在此处展示,但这是构建高效 RAG 应用不可或缺的一部分。
#### 3. 查询执行与结果合成
当用户发起查询请求时,系统会调用预先定义好的链式操作(chains),这些链条可能包含了多个步骤,比如从向量数据库中查找最相似的内容项,再结合上下文信息生成最终的回答。下面是一个简单的例子,说明了如何触发一次查询并获取响应:
```python
rag_chain.invoke("孙悟空几次打败白骨精?")
```
此命令发送了一个关于《西游记》角色互动的具体问题给到已经配置完成的 RAG 链条,等待返回相应的答案[^3]。
#### 4. 组件化设计 - Agents 和 Chains
除了上述提到的技术手段外,LangChain 还引入了更高层次的概念——Agents 及其组成的 chains。Agent 是一种能够协调不同模块工作的机制,允许开发者轻松地将各种功能单元拼接起来形成更加复杂的业务逻辑流程。这不仅提高了开发效率,也为解决更为棘手的任务提供了可能性[^2]。
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