目录

一、前言

二、Langchain4j RAG介绍

2.1 什么是LangChain4j

2.2 LangChain4j RAG技术介绍

2.2.1 RAG技术原理

2.2.2 LangChain4j中的RAG实现

2.2.3 LangChain4j RAG技术优势

2.2.4 LangChain4j RAG技术应用场景

三、LangChain4j RAG 技术深度使用

3.1 文档加载与解析过程

3.2 文档加载器介绍

3.2.1 加载文档案例

3.3 文档解析器介绍

3.3.1 文档解析器案例

3.4 文档分割介绍

3.4.1 常用的文档分割器

3.4.2 向量转换与向量存储

3.4.3 案例操作代码

3.4.4 自定义文档分割

3.5 向量模型与向量存储

3.5.1 前置准备

3.5.2 文本向量化演示

3.6 基于Redis实现向量数据的存储与检索

3.6.1 搭建Redis向量数据库

3.6.2 添加依赖

3.6.3 添加配置文件

3.6.4 添加自定义EmbeddingStore

3.6.5 改造Assistant

3.6.6 增加测试接口

四、写在文末

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一、前言

LangChain 是一个强大的框架，旨在简化构建基于大型语言模型（LLMs）的应用程序的过程。在 LangChain 中，RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术是一种结合检索增强生成的方法，它通过将外部数据检索技术与生成式人工智能相结合，来提高生成文本的准确性和相关性。

尽管AI大模型在自然语言处理任务中表现出色，但仍然存在一些局限性。而RAG - 检索增强生成技术，则很好的弥补了这些不足。举例来说，如果企业或个人都希望拥有一款属于自己的AI助手，能够帮自己随时解决一些特定场景或特定领域的问题，很明显，这些领域的知识和内容都不是互联网上面可以搜到的。

在这种场景下，AI大模型中RAG技术就派上用场了，简单来说，它就是一款可以问你量身打造的大模型知识库，当你需要某个知识的时候为你提供更贴合实际业务场景的回答。本篇将深入探讨Langchain4j 中的RAG技术。