【大模型】SpringBoot整合LangChain4j实现RAG检索实战详解
目录
一、前言
二、LangChain4j 介绍
2.1 什么是LangChain4j
2.2 LangChain4j 主要特点
2.3 Langchain4j 核心组件
三、RAG介绍
3.1 什么是RAG
3.2 RAG工作流程
3.2.1 补充说明
3.3 Embedding模型
3.3.1 RAG实际使用步骤
3.3.2 什么是Embedding
3.3.3 Embedding 技术优缺点
3.3.4 Embedding 技术在大模型中的价值
四、LangChain4j整合RAG操作实战
4.1 前置准备
4.1.1 导入核心依赖
4.1.2 搭建pgVector向量数据库
4.1.3 添加配置信息
4.1.4 Document Loader介绍
4.2 基于本地内存作为向量数据库操作过程
4.2.1 添加配置信息
4.2.2 添加测试文档
4.2.3 配置InMemoryEmbeddingStore
4.2.4 增加测试接口
4.2.5 效果测试
4.3 基于pgVector作为向量数据库操作过程
4.3.1 增加配置类
4.3.2 增加pgVector配置类
4.3.3 准备几个文档
4.3.4 提供文档加载接口
4.3.5 提供一个对话接口
4.3.6 文档加载优化补充
五、写在文末
一、前言
尽管AI大模型（如GPT-4、DeepSeek等）在自然语言处理任务中表现出色，但它们仍然存在一些局限性，而RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术可以很好地弥补这些不足。举例来说，企业或个人都希望拥有一款属于自己的AI助手，能够帮自己随时解决一些特定场景或特定领域的问题，在这种场景下，AI大模型中的RAG技术就派上用场了，简单来说，它就是一款可以问你量身打造的大模型知识库，当你需要某个知识的时候为你提供更贴合实际业务场景的回答。