March 24, 2025 7:56 AM
🌐 1. LangChain 的作用
LangChain 是一个用于构建与大型语言模型（LLMs）交互的应用框架。它的主要作用包括：
✅ 链式调用（Chaining）：
- 将 LLM 与外部工具、API、数据库等串联起来，执行多步逻辑操作。
- 例如：先用 LLM 生成搜索关键词，再用这些关键词去数据库检索，最后根据检索结果生成回答。
✅ 上下文管理（Memory）：
- 帮助模型“记住”对话历史，确保多轮对话保持连贯性。
- 例如：在客户服务场景中，让 AI 记住用户的历史提问，提供更贴心的服务。
✅ 工具集成（Tools & Agents）：
- LangChain 提供“代理（Agent）”机制，允许模型动态决定何时调用工具，例如搜索引擎、计算器等。
- 例如：构建一个金融助手，遇到复杂的财务计算时自动调用计算器工具。
✅ 模块化设计：
- LangChain 将各个功能模块化（如检索、生成、解析等），开发者可以灵活组合，快速搭建自定义工作流。
📖 2. RAG 的作用
RAG 是提升 LLM 性能的关键技术，尤其在处理大规模知识库或最新信息时，具有以下作用：
✅ 补充知识（Knowledge Injection）：
- LLM 只知道它在训练时学到的知识，RAG 通过检索外部数据源（如数据库、文档库、网页等）来提供最新信息。
- 例如：在法律助手场景中，RAG 可以让 AI 访问最新的法律法规，而不局限于模型的固有知识。
✅ 减少幻觉（Hallucination）：
- 直接从外部数据源提取信息，能降低 LLM“凭空捏造”的风险，让回答更准确可靠。
✅ 优化长文档处理：
- 当文档过长，无法一次性输入 LLM 时，RAG 能分段检索出相关片段，只让模型处理与问题相关的内容，大大提高效率。
✅ 动态更新知识库：
- 不需要重新训练模型，只需更新外部知识库，模型就能即刻访问新信息，保持知识“与时俱进”。
🚀 LangChain + RAG：完美搭档
LangChain 提供了一套完整的工具链，帮你搭建 RAG 工作流，让 AI 具备动态检索外部知识的能力。典型的应用流程如下：
- 用户提问 →
- LangChain 调用检索模块（如向量数据库） →
- RAG 策略提取相关文档片段 →
- LangChain 把检索到的内容和用户问题一起传给 LLM →
- LLM 生成基于最新知识的回答。
常见场景：
- 企业内部知识库问答
- 客户支持自动化
- 法律、金融、医疗等领域的专业咨询