从0到1，LangChain+RAG全链路实战AI知识库教程

[munagdyaa]

在信息爆炸的时代，企业和个人都面临着同样的困境：我们积累了海量的文档、报告、数据，却无法高效地从中获取所需知识。传统的搜索引擎基于关键词匹配，缺乏真正的理解；而通用大语言模型虽能对话，却对内部私有知识一无所知。正是这种痛点，催生了检索增强生成（RAG）技术的崛起，它正在彻底改变我们与知识交互的方式。

本文将带你从零开始，深入LangChain与RAG技术的全链路实战，手把手教你构建一个真正智能的AI知识库系统。

RAG：知识库智能化的技术革命
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）的核心思想很简单却极具威力：将信息检索与生成模型相结合。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，然后将这些片段与问题一起喂给大语言模型，生成精准、有据可循的答案。

这种架构解决了大语言模型的几大瓶颈：知识滞后、幻觉问题以及对私有知识的无知。通过RAG，我们可以让通用的LLM瞬间变成你专属的领域专家，无论是回答公司内部政策，还是解析技术文档，都能做到有据可依、应答如流。