RAG 即检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），是一种结合了检索（检索外部知识库中相关信息）和生成（利用大型语言模型生成文本）的技术。
其工作原理包括以下几个步骤：
RAG 技术的优势在于能够将 AI 模型与外部知识库连接起来，从而扩展 AI 模型的知识范围，提高其回答问题和生成内容的准确性。例如在医疗领域，可帮助医疗 AI 助手获取最新的医学知识和临床案例，提高诊断和治疗建议的准确性。
RAG 由两部分组成：一个“检索器”和一个“生成器”。检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息，生成器则利用这些信息来制作精确和连贯的答案。这种结合使得 RAG 非常适合处理需要广泛知识的任务，如问答系统，能够提供详细而准确的回答。
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，与 RAG 的关系在于，RAG 能够为大型语言模型提供来自外部知识源的附加信息，使得模型在应对下游任务时能够生成更精确和上下文相关的答案，并减少幻觉现象，而 LangChain 的设计主张集中在模块化组件上，为开发人员使用大型语言模型创建应用程序提供便利。
LangChain是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，它提供了一系列的工具和组件，使得开发人员能够更容易地使用大型语言模型（LLM）来创建各种应用程序。LangChain的设计主张集中在模块化组件上，这些组件提供用于使用LLM的行为抽象，并为每个抽象提供实现的集合，从而允许开发人员构造新链或实现现成的链。RAG，即检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），是一种结合了检索（检索外部知识库中相关信息）和生成（利用LLM生成文本）的技术。RAG能够为LLM提供来自外部知识源的附加信息，使得LLM在应对下游任务时能够生成更精确和上下文相关的答案，并减少LLM的幻觉现象。LangChain和RAG之间的关系可以概括为：
为了弥补AI模型自身知识的不足，我们可以为它提供外部知识的支持，就像给学生提供参考书和工具书一样，帮助他们更好地理解和解决问题。检索增强生成(RAG)技术就是一种为AI模型提供“知识外挂”的方法。我们可以将RAG技术的工作原理概括为以下几个步骤：1.理解问题：AI模型首先需要理解用户的提问或指令。2.检索相关知识：AI模型根据对问题的理解，从外部知识库中检索相关的信息。例如，如果用户问“埃菲尔铁塔有多高？”，AI模型就会从知识库中检索关于埃菲尔铁塔的信息。3.整合知识与推理：AI模型将检索到的知识与自身的推理能力相结合，生成最终的答案或内容。RAG技术的优势在于能够将AI模型与外部知识库连接起来，从而扩展AI模型的知识范围，提高其回答问题和生成内容的准确性。例如，在医疗领域，RAG技术可以帮助医疗AI助手获取最新的医学知识和临床案例，从而提高其诊断和治疗建议的准确性。
RAG（Retrieval-Augmented Generation），即检索增强生成，是一种结合信息检索和文本生成能力的技术，它由两部分组成：一个“检索器”和一个“生成器”。检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息，生成器则利用这些信息来制作精确和连贯的答案。这种结合使得RAG非常适合处理需要广泛知识的任务，如问答系统，能够提供详细而准确的回答。