本文推荐LangChainAI官方出品的’rag-from-scratch’项目，包含从零实现的代码和教学视频。文章详细解释了RAG（检索增强生成）的必要性及三大组成部分：索引、检索和生成。RAG能扩展大模型知识边界，支持私有数据和最新信息接入，相比微调成本更低、灵活性更高。通过该项目，读者可清晰了解RAG全流程，掌握大模型检索增强生成技术。
为什么需要 RAG？推荐一个从零搭建RAG的项目，含教学视频！
今天给大家推荐一个LangChainAI官方出品的，基于 LangChain 框架从零搭建RAG的项目（rag-from-scratch），它不仅含有从零实现的代码，而且还有对应的教学视频。
通过这个5个代码文件，我们就能够清晰地了解RAG的全流程。
到目前为止，这个项目在github上已经获得看超过 7K Start，项目地址：https://github.com/langchain-ai/rag-from-scratch
当然，更重要的是 LangChain 项目本身已经有超过126K的 Start，而相比较之下 Pytorch 也才97K，所以足以见得 LangChain 在开源社区的受欢迎程度！
LangChain
我们都知道大模型的知识是“训练时冻结的”，对私有数据、最新信息天生无感，单纯靠Fine-tuning不仅贵、慢、而且还不擅长做事实性检索。
RAG 是什么？
RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成），也就是先查资料，再让大模型回答。
RAG 的基本组成：
①索引（Indexing）：把文档转成可检索的向量；
②检索（Retrieval）：根据问题找最相关的内容；
③生成（Generation）：基于检索结果进行回答（In-context Learning）。
完整流程如下图所示。
通过从外部数据源检索相关文档，把真实内容“喂给”大模型，提升回答的准确性与可控性。
RAG 的核心价值在于：① 扩展大模型知识边界（不改模型本身）；② 支持私有数据 / 企业内部文档；③ 可实时接入最新信息；④ 相比微调，成本更低、灵活性更高。
一句话总结： RAG 不是让模型“记住更多”，而是让模型随用随查、查完再说。
后续，我们也将基于该材料，在知识库中上线更加细致适合新手的学习教程和源码视频讲解！
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