如何用 30秒和 5 行代码写个 RAG 应用？

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花 30 秒用 5 行代码写个 RAG 应用 这个点子不是我想出来的，是 llamaindex 想出来的。llamaindex 是啥？ LlamaIndex 是一个框架，用于使用 llm（包括 agents 和 workflows）构建上下文增强的生成式人工智能应用程序。 当然也包括创建 RAG 应用，因为最流行的上下文增强示例就是 RAG（Retrieval-Augmented Generation， RAG），也就是在推理时将上下文与 llm 结合起来的检索增强。 如果是对 RAG 还不了解的朋友，那么可以参考之前几篇文章中的相关介绍： RAG 实践-Ollama+AnythingLLM 搭建本地知识库 RAG（检索增强生成）系统的问题及解决思路 简单来说：RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索和生成技术的人工智能方法，通过从外部知识源检索相关信息，增强语言模型的生成能力，提高输出的准确性和相关性。 LlamaIndex 在进入正题前，关于 LlamaIndex 我还是要再多说几句。 Llam ………………………………