SpringBoot整合LangChain4j实现RAG检索实战详解

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2025-04-02 08:29:06

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SpringBoot整合LangChain4j实现RAG检索实战详解

检索增强生成（Retrieval-augmented Generation）‌1. 基础大模型的局限性‌‌知识时效性差‌：依赖公开数据训练，存在周期性更新延迟，难以覆盖快速变化领域（如科技、金融）的新概念或实时信息。‌业务适配不足‌：无法直接访问企业内部分散的非结构化数据（如文本、Word、HTML、数据库等），导致对特定业务场景的理解受限。‌2. 传统方案（函数调用/系统消息）的瓶颈‌‌信息承载有限‌：仅能处理少量简单查询，无法支持大规模业务知识的整合与调用。‌3. RAG的核心价值‌‌。

在 Java 编程中，ArrayList 和 LinkedList 都是常用的集合类，它们都实现了 List 接口，但在内部结构、性能特点、适用场景等方面存在着诸多差异。深入理解它们的区别，有助于我们在实际开发中根据具体需求选择合适的集合类型，从而提高程序的效率和可维护性。ArrayList 是基于动态数组实现的。它在底层使用一个数组来存储元素。当向 ArrayList 中添加元素时，它会将元素存储到数组的末尾。如果数组的空间不足以容纳新的元素，ArrayList 会自动扩容，即创建一个新的更大的数组，并将

LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。可以将 LLM 模型与外部数据源进行连接允许与 LLM 模型进行交互LLM 模型：Large Language Model，大型语言模型。

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种结合了检索和生成两种关键技术的机器学习方法。这种方法在自然语言处理任务中特别有效，例如对话系统和问答系统。LangChain 是一个为开发使用大型语言模型（LLM）的应用程序而设计的框架。它提供了工具和抽象，简化了将 LLM 集成到各种工作流中的过程，使开发者能够创建更复杂和功能丰富的应用程序。RAG 是一种强大的方法，通过结合信息检索和文本生成的优势，增强了 AI 系统的能力。

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