【LangChain学习之旅】—（16）检索增强生成：通过RAG助力大模型
- RAG 的工作原理
- 文档加载
- 文本转换
- 文本分割器
- 文本嵌入
- 存储嵌入
- 缓存存储
- 向量数据库（向量存储）
- 数据检索
- 向量存储检索器
- 各种类型的检索器
- 索引
- 总结
什么是 RAG？其全称为 Retrieval-Augmented Generation，即检索增强生成，它结合了检索和生成的能力，为文本序列生成任务引入外部知识。
RAG 将传统的语言生成模型与大规模的外部知识库相结合，使模型在生成响应或文本时可以动态地从这些知识库中检索相关信息。
这种结合方法旨在增强模型
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