从0到1，LangChain+RAG全链路实战AI知识库

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从0到1，LangChain+RAG全链路实战AI知识库
 

在人工智能迅猛发展的今天，大型语言模型（LLM）已展现出令人惊叹的文本生成能力。然而，当我们期待将这些模型深度应用于企业特定场景时，常常会遇到三大瓶颈：模型可能信口开河的“幻觉”问题、无法获取私有数据的局限，以及对于实时信息的无知。这些问题如同三座大山，阻碍着AI在企业中的落地。

此时，检索增强生成（RAG）技术应运而生，它像一座桥梁，将外部知识库与LLM的创造能力完美结合。而LangChain作为当前最流行的LLM应用开发框架，为构建RAG系统提供了全链路的工具支持。本文将带您踏上一段从零开始构建企业级AI知识库的完整旅程，揭开LangChain+RAG技术组合的神秘面纱。

一、缘起：为什么需要RAG？
想象一下，您公司内部有数百份产品文档、技术白皮书和客户案例，新员工需要数周时间才能熟悉，而老员工也常常为查找某个技术细节而烦恼。传统的搜索引擎虽然能提供文档列表，但无法直接给出精准的答案。而直接使用通用大模型，它对你公司的特定产品信息一无所知。

RAG技术的核心思想优雅而强大：当用户提出问题时，系统首先从知识库中检索相关文档片段，然后将这些片段与原始问题一起提供给LLM，让模型基于这些上下文信息生成答案。这种方法不仅让答案有据可依，还能轻松处理专业领域知识，同时显著降低了模型产生幻觉的风险。