AI 应用开发：大模型与 RAG 实战

随着大语言模型（LLM）的快速发展，构建 AI 应用变得越来越容易。检索增强生成（RAG）是提升大模型回答质量的关键技术。

什么是 RAG？

RAG（Retrieval-Augmented Generation）结合了信息检索与文本生成的优势：

1. 从外部知识库中检索相关文档
2. 将检索到的文档作为上下文提供给 LLM
3. LLM 基于上下文生成更准确的回答

RAG 架构

用户问题 -> 向量检索 -> 相关文档 -> LLM -> 回答
                |
                +-> 向量数据库 (Vector DB)
                +-> 文档分块 (Chunking)
                +-> Embedding 模型

LangChain 实战

LangChain 是构建 LLM 应用的框架，支持多种 LLM 和向量数据库。

# 安装依赖
pip install langchain chromadb

# 创建向量存储
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Chroma.from_documents(documents, embeddings)

# 检索相关文档
docs = vectorstore.similarity_search("如何优化 JVM GC")

# 构建问答链
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import OpenAI

qa = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=OpenAI(),
    chain_type="stuff",
    retriever=vectorstore.as_retriever()
)

# 提问
result = qa.run("如何优化 JVM GC？")
print(result)

Java 生态中的 AI 框架

• Spring AI：Spring 官方的 AI 集成框架
• LangChain4j：LangChain 的 Java 实现
• Semantic Kernel：微软的 AI 编排框架