news 2026/6/10 20:48:59

LangChain1.0教程:使用RAG Agent和RAG Chain构建RAG智能体

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张小明

前端开发工程师

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LangChain1.0教程:使用RAG Agent和RAG Chain构建RAG智能体

LLM 最强大的应用之一就是基于检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)的问答(Q&A)聊天机器人。

本教程将通过 RAG Agent 和 RAG Chain 展示如何基于非结构化文本数据源构建一个简单的问答应用。

RAG 系统包含两个关键的概念:

  • 索引(Indexing):从数据源获取数据并对其进行索引。这通常是单独完成的。
  • 检索与生成(Retrieval and Generation):实际的 RAG 过程,根据用户查询从索引中检索相关数据,并将这些数据传递给LLM进行生成。

本视频以一篇关于 Agentic RAG 的综述论文为数据集,讲述了如何使用 LangChain1.0 中的 RAG Agent 和 RAG Chain 构建一个 RAG 智能体。

首先讲述了索引的三个步骤:

  1. 加载(Load):加载来自网页、本地文本等外部数据。
  2. 切分(Split):较大的文本块不仅难以检索,而且可能超出模型有限的上下文窗口,所以要将大型文档拆分为更小的文本块。
  3. 存储(Store):通过嵌入模型将切分后的文本块转成嵌入向量存入向量数据库。

然后介绍了检索与生成:当系统接收到用户输入查询:

  1. 检索(Retrieve):去向量数据库中获取与用户查询语义相关的文本块。
  2. 生成(Generate):LLM 根据提示词、用户查询和检索到的内容生成答案。

更具体地来说视频中介绍了两种实现方式:

  • RAG Agent:一个带有信息检索工具的简单 Agent。这是一种适用于多种场景的通用实现方案。
  • RAG Chain:先查询再使用 LLM 回答的两步式 RAG 链(chain)。这种方法对于简单查询而言,既快速又高效。

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