随笔分类 - RAG
摘要:
1. 引言 在 LLM 应用的开发浪潮中,LangChain 框架迅速成为最受欢迎的工具之一。随着应用的主键复杂化,复杂的 RAG、智能体(Agent)、多步骤推理等需求变得普遍,早期的编程范式逐渐显露出了局限性,面向对象的链式构建方式在应对这种复杂性时显得非常笨拙和难以维护。所以 LangChai
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1. 引言 在 LLM 应用的开发浪潮中,LangChain 框架迅速成为最受欢迎的工具之一。随着应用的主键复杂化,复杂的 RAG、智能体(Agent)、多步骤推理等需求变得普遍,早期的编程范式逐渐显露出了局限性,面向对象的链式构建方式在应对这种复杂性时显得非常笨拙和难以维护。所以 LangChai
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摘要:
引言 面对大型语言模型(LLM)知识陈旧、容易幻觉的固有挑战,检索增强生成(RAG)技术已然成为构建可信、精准、知识渊博AI应用的行业基石。RAG的核心魅力在于它用强大的语义检索能力,为LLM实时注入了新鲜、准确的外部知识,它能真正理解用户的查询意图,从海量文档中找到与之“意思相近”而非仅仅“字面相
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引言 面对大型语言模型(LLM)知识陈旧、容易幻觉的固有挑战,检索增强生成(RAG)技术已然成为构建可信、精准、知识渊博AI应用的行业基石。RAG的核心魅力在于它用强大的语义检索能力,为LLM实时注入了新鲜、准确的外部知识,它能真正理解用户的查询意图,从海量文档中找到与之“意思相近”而非仅仅“字面相
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