RAG 是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构，旨在为大语言模型提供额外的、来自外部知识源的信息。它由检索器和生成器组成，检索器从外部知识中找到与问题相关的信息，生成器利用这些信息制作精确和连贯的答案。
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，提供了一系列工具和组件，使开发人员更容易使用大型语言模型创建各种应用程序。
LangChain 和 RAG 的关系是：LangChain 的设计主张集中在模块化组件上，这些组件提供用于使用 LLM 的行为抽象，并为每个抽象提供实现的集合，允许开发人员构造新链或实现现成的链。RAG 是一种结合了检索和生成的技术，能够为 LLM 提供来自外部知识源的附加信息，使 LLM 在应对下游任务时能够生成更精确和上下文相关的答案，并减少 LLM 的幻觉现象。
