RAG（Retrieval-Augmented Generation）即检索增强生成，是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构。它旨在为大语言模型（LLM）提供额外的、来自外部知识源的信息。
具体来说：
利用大模型的能力搭建知识库本身就是一个 RAG 技术的应用。 当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时，可通过 RAG 实现。其过程包括文档加载（从多种不同来源加载文档）、文本分割（把文档切分为指定大小的块）、存储（将切分好的文档块进行嵌入转换成向量形式并存储到向量数据库）、检索（通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片）。LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，它和 RAG 的关系在于：RAG 是一种结合了检索（检索外部知识库中相关信息）和生成（利用 LLM 生成文本）的技术，能够为 LLM 提供来自外部知识源的附加信息，使得 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。而 LangChain 的设计主张集中在模块化组件上，为使用 LLM 提供行为抽象和实现集合，允许开发人员构造新链或实现现成的链。
