Build a Retrieval Augmented Generation (RAG) App: Part 1 - LangChain
These applications use a technique known as Retrieval Augmented Generation, or RAG. This is a multi-part tutorial: Part 1 (this guide) introduces RAG and walks through a minimal implementation. Part 2 extends the implementation to accommodate conversation-style interactions and multi-step retrieval processes.
构建检索增强生成（RAG）应用：第一部分 | ️ LangChain 框架
典型的 rag 应用程序有两个主要组件. 索引：一个从源头摄取数据并对其进行索引的管道。这通常离线进行。 检索和生成：实际的 rag 链，它在运行时获取用户查询，从索引中检索相关数据，然后将其传递给模型。 注意：本教程的索引部分将主要遵循语义搜索教程。
基于LangChain构建RAG应用，非常详细收藏我这一篇就够了
2024年11月15日 · RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心思想是：将传统的信息检索（IR）技术与现代的生成式大模型（如chatGPT）结合起来。具体来说，RAG模型在生成答案之前，会首先从一个大型
LangChain学习笔记—RAG（检索增强生成） - CSDN博客
2024年4月5日 · langchain是一个用于处理RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型的Python库。它提供了多种方式来使用RAG模型进行检索和生成答案。在使用langchain时，可以指定不同的chain_type来实现不同的功能。
一文教会你用 LangChain 构建一个检索增强生成 (RAG) 应用
5 天之前 · 本文详细介绍了检索增强生成（RAG）的概念、理论和应用场景，并通过Python、LangChain和OpenAI实现了一个简单的RAG管道。 气象大模型云量预测对光伏电站的影响
构建一个检索增强生成 (RAG) 应用 | LangChain中文网
将适当的信息引入并插入到模型提示中的过程称为检索增强生成（RAG）。 LangChain有许多组件旨在帮助构建问答应用程序，以及更一般的RAG应用程序。 注意：在这里我们专注于非结构化数据的问答。
Retrieval augmented generation (RAG) | ️ LangChain
Retrieval Augmented Generation (RAG) is a powerful technique that enhances language models by combining them with external knowledge bases. RAG addresses a key limitation of models: models rely on fixed training datasets, which can lead to outdated or incomplete information.
Build a Retrieval Augmented Generation (RAG) App: Part 1
These applications use a technique known as Retrieval Augmented Generation, or RAG. This is a multi-part tutorial: Part 1 (this guide) introduces RAG and walks through a minimal implementation. Part 2 extends the implementation to accommodate conversation-style interactions and multi-step retrieval processes.
Build a Retrieval Augmented Generation (RAG) App - LangChain
These applications use a technique known as Retrieval Augmented Generation, or RAG. This tutorial will show how to build a simple Q&A application over a text data source. Along the way we’ll go over a typical Q&A architecture and highlight additional resources for more advanced Q&A techniques.
Java 开发者 LLM 实战——使用 LangChain4j 构建本地 RAG 系统
2024年7月2日 · 通过本文的实战示例，详细介绍了如何使用 LangChain4j 框架来实现基于 RAG 技术的本地大模型应用。 通过不断探索和优化，RAG 技术在大模型应用中的潜力将得到更充分的发挥，为各种业务场景提供更智能和高效的解决方案。
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