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12.7 LangChain实战:1.2秒响应!用LCEL构建高效RAG系统,准确率提升41%

LangChain 表达式语言(LCEL)入门与实战:检索增强生成示例(RAG)

关键词:LCEL 表达式语言,检索增强生成,RAG 实现,多链整合,LangChain 实战


检索增强生成(RAG)核心原理

RAG(Retrieval-Augmented Generation)通过知识检索+内容生成的双阶段模式,将外部知识库与大模型生成能力结合。其核心流程如下:

http://www.lqws.cn/news/113311.html

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