LangChain1.0教程：从零开始学RAG，构建你的第一个大模型问答机器人-Seo优化-塔城地区网站建设公司

本文详细介绍如何使用RAG技术构建问答聊天机器人，涵盖索引（加载、切分、存储）和检索与生成两大核心环节，分别讲解RAG Agent和RAG Chain两种实现方式。通过LangChain框架，将非结构化文本数据转化为可检索的向量数据库，结合LLM实现智能问答，适合零基础学习者快速上手大模型应用开发。

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：

加载（Load）：加载来自网页、本地文本等外部数据。
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。
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：

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。
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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