【学习LangChain】05. RAG进阶 - Embeddings & Loaders

主要观点总结

本文介绍了RAG（Retrieval Augmented Generation）的概念和其在不同领域的应用，包括在医疗、客户服务、教育、法律援助、翻译服务等领域的应用。同时，文章还探讨了RAG如何与大型语言模型（LLM）结合，通过从外部源检索相关信息来增强LLM的性能，并解释了RAG如何工作，包括检索相关文档或信息并生成响应的过程。此外，文章还介绍了如何使用不同的文档加载器来加载PDF、CSV、网页、JSON、Markdown、Office等不同类型的文档，并展示了如何自定义加载器以处理特定需求。最后，文章演示了如何使用RAG进行多文档问答，包括加载、切分、embedding、存储向量、检索相关文档、生成回答等步骤。

关键观点总结

关键观点1: RAG的定义和应用

RAG是一种用于增强大型语言模型性能的技术，通过从外部源检索相关信息并将其融入生成的内容中，以提高准确性和可信度。

关键观点2: RAG与LLM的结合

RAG与大型语言模型结合，动态获取最相关和最新的信息，使生成的内容更加精确和可靠。

关键观点3: RAG的工作方式

RAG首先根据给定的查询或上下文检索相关文档或信息，然后使用这些信息生成响应，确保生成的内容连贯且富有最新数据。

关键观点4: 文档加载器

LangChain提供了多种文档加载器，用于加载不同格式的文档，如PDF、CSV、网页、JSON、Markdown、Office等。

关键观点5: 自定义加载器

可以自定义加载器以处理特定需求，如提取PDF文档中的特定信息或修改文档的元数据。

关键观点6: 多文档RAG问答

通过加载、切分、embedding、存储向量、检索相关文档等步骤，使用RAG进行多文档问答，生成基于提供上下文的回答。

免责声明