rag langchain

### RAG 和 LangChain 介绍

#### RAG（检索增强生成）

RAG 是一种结合了检索和生成两种方法的技术，在处理自然语言任务时表现出色。通过引入外部知识库中的信息，使得模型能够基于最新的、最相关的数据进行预测或回答问题[^3]。

- **工作原理**：当接收到一个问题时，不是单纯依赖于预训练期间学到的知识，而是先利用搜索引擎或其他形式的索引来找到与当前请求密切关联的内容片段；之后再把这些片段作为上下文输入给解码器部分完成最终的回答构建过程。

- **优势特点**
- 提升准确性：由于可以实时获取最新资料，因此能有效减少因时间差造成的错误率；
- 增强可解释性：因为每一步操作都有迹可循，所以更容易理解为什么会产生特定的结果；
- 支持多模态融合：除了文本外还可以轻松集成图像、音频等多种类型的资源来辅助决策制定。

from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForGeneration

tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-token-nq")
retriever = RagRetriever.from_pretrained("facebook/rag-token-nq", index_name="exact", use_dummy_dataset=True)
model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-token-nq")

input_dict = tokenizer.prepare_seq2seq_batch(
    ["What is the capital of France?"], return_tensors="pt"
)

outputs = model.generate(input_ids=input_dict["input_ids"], retriever=retriever)
print(tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True))

#### LangChain

LangChain 是一个用于简化机器学习项目开发流程的框架，特别适合那些涉及大型语言模型的应用场景。它提供了丰富的工具集和服务接口，帮助开发者快速搭建起高效稳定的解决方案[^2]。

- **核心组件**
- 数据管道管理：支持多种格式的数据源接入，并提供灵活易用的操作API来进行清洗转换等工作；
- 模型部署服务：内置了针对不同平台优化过的加载机制，让使用者无需担心底层实现细节就能顺利上线自己的算法逻辑；
- 性能监控分析：具备完善的日志记录功能以及可视化展示面板，方便随时掌握系统的运行状态并及时调整参数配置以达到最优效果。

// Example with Spring Boot Integrations and Models from langchain4j-examples
import ai.langchain.*;

public class App {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        System.out.println("Starting...");

        final String OPENAI_API_KEY = "your-api-key";
        
        // Initialize LangChain client
        LangChainClient client = new LangChainClient(OPENAI_API_KEY);

        // Define your prompt here...
        PromptTemplate template = new PromptTemplate();
        template.setPromptText("Translate this sentence into French: Hello world");

        CompletionRequest request = CompletionRequest.builder()
            .prompt(template.getPrompt())
            .maxTokens(60L)
            .build();

        // Send completion request to OpenAI API via LangChain
        CompletionResponse response = client.createCompletion(request);
        System.out.println(response.getChoices().get(0).getText());
    }
}