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LangChain框架实战(RAG)

一、引言 在大模型（LLM）应用中，如何让模型准确回答领域知识问题是一个关键挑战。直接依赖预训练模型往往会遇到 幻觉（hallucination），因为模型可能“编造”不存在的事实。 为了解决这一问题，业界提出了 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 方法：通过检索外部知识库，将相关信息提供给模型，从而提升回答

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