RAG - 应用

LangChain和RAG的结合

LangChain是一个专注于大模型应用开发的平台，它提供了一系列的组件和工具，帮助你轻松地构建RAG应用。LangChain提供了以下的组件来帮助你构建RAG应用：

• 数据加载器（Document Loader）：数据加载器是一个对象，可以从一个数据源加载数据，并将其转换为文档（Document）对象。一个文档对象包含两个属性：page_content（str）和metadata（dict）。page_content是文档的文本内容，metadata是文档的元数据，例如标题、作者、日期等。

• 文本分割器（Document Splitter）：文本分割器是一个对象，可以将一个文档对象分割成多个较小的文档对象。这样做的目的是为了方便后续的检索和生成，因为大模型的输入窗口是有限的，而且在较短的文本中更容易找到相关的信息。

• 文本嵌入器（Embeddings）：文本嵌入器是一个对象，可以将文本转换为嵌入（Embedding），即一个高维的向量。文本嵌入可以用来衡量文本之间的相似度，从而实现检索的功能。

• 向量存储器（Vector Store）：向量存储器是一个对象，可以存储和查询嵌入。向量存储器通常使用一些索引技术，例如Faiss或Annoy，来加速嵌入的检索。

• 检索器（Retriever）：检索器是一个对象，可以根据一个文本查询返回相关的文档对象。检索器的一种常见实现是向量存储器检索器（VectorStoreRetriever），它使用向量存储器的相似度搜索功能来实现检索。

• 聊天模型（ChatModel）：聊天模型是一个对象，可以根据一个输入序列生成一个输出消息。聊天模型通常基于大模型，例如GPT-3，来实现文本生成的功能。

使用LangChain构建RAG应用的一般流程如下：