langchain-rag (JavaScript/TypeScript)

概述

检索增强生成（RAG）通过从外部知识源获取相关上下文来增强 LLM 响应。RAG 系统在查询时检索文档并使用它们来生成响应，而不是仅依赖训练数据。

核心概念：

• 文档加载器（Document Loaders）：从文件、Web、数据库摄取数据
• 文本分割器（Text Splitters）：将文档分解为块
• 嵌入（Embeddings）：将文本转换为向量
• 向量存储（Vector Stores）：存储和搜索嵌入
• 检索器（Retrievers）：为查询获取相关文档

RAG 流水线

1. 索引：加载 → 分割 → 嵌入 → 存储
2. 检索：查询 → 嵌入 → 搜索 → 返回文档
3. 生成：文档 + 查询 → LLM → 响应