RAG Langchain

### RAG (Retrieval-Augmented Generation) 和 LangChain 在自然语言处理框架中的应用

#### RAG 的定义与功能
检索增强生成 (RAG) 是一种多功能框架，允许大型语言模型 (LLM) 访问训练数据之外的外部数据。这种能力使得 LLMs 能够实时获取最新信息并将其纳入响应中[^2]。

#### RAG 实现方式
RAG 并不局限于特定实现形式；它可以采用多种方法来适配不同的任务需求和数据格式。这赋予了该架构高度灵活性，在实际应用场景中有广泛适用性。

#### LangChain 库的作用
LangChain 是一个专注于构建基于对话的应用程序库，特别适合集成到使用 RAG 技术的语言模型项目里。通过提供一系列工具和服务接口，开发者可以更便捷地开发具备强大交互能力和上下文理解力的应用程序。

from langchain import LangChain, DocumentStore, Retriever

# 初始化组件实例
document_store = DocumentStore()
retriever = Retriever()

# 创建链路对象
lang_chain_instance = LangChain(document_store=document_store, retriever=retriever)

def process_query(query_text):
    retrieved_docs = retriever.retrieve_documents(query=query_text)
    
    response = lang_chain_instance.generate_response(
        query=query_text,
        context=retrieved_docs
    )
    
    return response

此代码片段展示了如何利用 `LangChain` 来搭建一个简单的问答系统流程。其中包含了文档存储、检索器初始化以及查询处理函数的设计思路。