大型语言模型（LLM）功能强大，但存在两个关键局限：
- 有限的上下文——它们无法一次性处理整个语料库。
- 静态知识——其训练数据在某个时间点后便固定不变。
检索通过在查询时获取相关的外部知识来解决这些问题。这是**检索增强生成（RAG）**的基础：利用特定上下文信息来增强LLM的回答。
构建知识库
知识库是用于检索过程的文档或结构化数据存储库。
如果您需要自定义知识库，可以使用LangChain的文档加载器和向量存储从自有数据构建一个。
如果您已有知识库（例如SQL数据库、CRM或内部文档系统），则无需重新构建。您可以：
- 将其作为工具连接到智能体RAG中的智能体。
- 查询它并将检索到的内容作为上下文提供给LLM（两步RAG）。
教程：语义搜索
学习如何使用LangChain的文档加载器、嵌入和向量存储从自有数据创建可搜索的知识库。
在本教程中，您将构建一个PDF搜索引擎，实现根据查询检索相关段落。您还将在此引擎上实现最小化RAG工作流，了解如何将外部知识集成到LLM推理中。
从检索到RAG
检索使LLM能够在运行时访问相关上下文。但大多数实际应用更进一步：它们将检索与生成集成，以产生基于事实、感知上下文的回答。
这是**检索增强生成（RAG）**背后的核心思想。检索管道成为结合搜索与生成的更广泛系统的基础。
检索管道
典型的检索工作流如下所示：
每个组件都是模块化的：您可以更换加载器、分割器、嵌入或向量存储，而无需重写应用逻辑。
构建模块
文档加载器
从外部来源（Google Drive、Slack、Notion等）摄取数据，返回标准化的Document对象。 文本分割器
将大型文档分割成较小的块，以便单独检索并适应模型的上下文窗口。
嵌入模型
嵌入模型将文本转换为数字向量，使含义相似的文本在该向量空间中彼此接近。
检索器
检索器是一个接口，根据非结构化查询返回文档。
RAG架构
RAG可以通过多种方式实现，具体取决于系统需求。我们在以下各节中概述每种类型。
| 架构 | 描述 | 控制性 | 灵活性 | 延迟 | 示例用例 |
|---|
| 两步RAG | 检索总是在生成之前发生。简单且可预测 | ✅ 高 | ❌ 低 | ⚡ 快速 | 常见问题解答、文档机器人 |
| 智能体RAG | 由LLM驱动的智能体在推理过程中决定何时以及如何检索 | ❌ 低 | ✅ 高 | ⏳ 可变 | 可访问多种工具的研究助手 |
| 混合RAG | 结合两种方法的特点，并包含验证步骤 | ⚖️ 中等 | ⚖️ 中等 | ⏳ 可变 | 带有质量验证的特定领域问答 |
延迟：在两步RAG中，延迟通常更可预测，因为LLM调用的最大次数是已知且有上限的。这种可预测性假设LLM推理时间是主要因素。然而，实际延迟也可能受到检索步骤性能的影响——例如API响应时间、网络延迟或数据库查询——这些会根据所使用的工具和基础设施而变化。
两步RAG
在两步RAG中，检索步骤总是在生成步骤之前执行。这种架构简单且可预测，适用于许多检索相关文档是生成答案明确前提的应用。
教程：检索增强生成（RAG）
了解如何构建一个问答聊天机器人，该机器人可以使用检索增强生成来回答基于您数据的问题。
本教程介绍两种方法：
- RAG智能体，使用灵活工具运行搜索——非常适合通用用途。
- 两步RAG链，每次查询只需一次LLM调用——对于较简单的任务快速高效。
智能体RAG
智能体检索增强生成（RAG）将检索增强生成的优势与基于智能体的推理相结合。智能体（由LLM驱动）不是在回答前检索文档，而是逐步推理，并在交互过程中决定何时以及如何检索信息。
智能体启用RAG行为所需的唯一条件是能够访问一个或多个可以获取外部知识的工具——例如文档加载器、Web API或数据库查询。
import requests
from langchain.tools import tool
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langchain.agents import create_agent
@tool
def fetch_url(url: str) -> str:
"""从URL获取文本内容"""
response = requests.get(url, timeout=10.0)
response.raise_for_status()
return response.text
system_prompt = """\
当您需要从网页获取信息时使用 fetch_url；引用相关片段。
"""
agent = create_agent(
model="claude-sonnet-4-6",
tools=[fetch_url], # 用于检索的工具
system_prompt=system_prompt,
)
Show 扩展示例：用于LangGraph的llms.txt的智能体RAG
本示例实现了一个智能体RAG系统，以帮助用户查询LangGraph文档。智能体首先加载llms.txt，其中列出了可用的文档URL，然后可以根据用户问题动态使用fetch_documentation工具来检索和处理相关内容。import requests
from langchain.agents import create_agent
from langchain.messages import HumanMessage
from langchain.tools import tool
from markdownify import markdownify
ALLOWED_DOMAINS = ["https://langchain-ai.github.io/"]
LLMS_TXT = 'https://langchain-ai.github.io/langgraph/llms.txt'
@tool
def fetch_documentation(url: str) -> str:
"""从URL获取并转换文档"""
if not any(url.startswith(domain) for domain in ALLOWED_DOMAINS):
return (
"错误：URL不允许。"
f"必须以以下之一开头：{', '.join(ALLOWED_DOMAINS)}"
)
response = requests.get(url, timeout=10.0)
response.raise_for_status()
return markdownify(response.text)
# 我们将获取 llms.txt 的内容，因此可以
# 提前完成，无需LLM请求。
llms_txt_content = requests.get(LLMS_TXT).text
# 智能体的系统提示
system_prompt = f"""
您是一位专业的Python开发人员和技术助理。
您的主要角色是帮助用户解决关于LangGraph及相关工具的问题。
说明：
1. 如果用户提出您不确定的问题——或者可能涉及API使用、
行为或配置的问题——您必须使用 `fetch_documentation` 工具查阅相关文档。
2. 引用文档时，请清晰总结并包含内容中的相关上下文。
3. 不要使用允许域名之外的任何URL。
4. 如果文档获取失败，请告知用户，并根据您最佳的专业理解继续。
您可以从以下批准的来源访问官方文档：
{llms_txt_content}
在回答用户关于LangGraph的问题之前，您必须查阅文档以获取最新文档。
您的回答应清晰、简洁且技术准确。
"""
tools = [fetch_documentation]
model = init_chat_model("claude-sonnet-4-0", max_tokens=32_000)
agent = create_agent(
model=model,
tools=tools,
system_prompt=system_prompt,
name="智能体RAG",
)
response = agent.invoke({
'messages': [
HumanMessage(content=(
"编写一个使用预构建的 create react agent 的 langgraph 智能体的简短示例。"
"该智能体应能查找股票定价信息。"
))
]
})
print(response['messages'][-1].content)
教程：检索增强生成（RAG）
了解如何构建一个问答聊天机器人，该机器人可以使用检索增强生成来回答基于您数据的问题。
本教程介绍两种方法：
- RAG智能体，使用灵活工具运行搜索——非常适合通用用途。
- 两步RAG链，每次查询只需一次LLM调用——对于较简单的任务快速高效。
混合RAG
混合RAG结合了两步RAG和智能体RAG的特点。它引入了中间步骤，如查询预处理、检索验证和生成后检查。这些系统比固定管道提供更大的灵活性，同时保持对执行的一定控制。
典型组件包括：
- 查询增强：修改输入问题以提高检索质量。这可能涉及重写不明确的查询、生成多个变体或使用额外上下文扩展查询。
- 检索验证：评估检索到的文档是否相关且充分。如果不充分，系统可能会优化查询并重新检索。
- 答案验证：检查生成的答案的准确性、完整性以及与源内容的一致性。如果需要，系统可以重新生成或修改答案。
该架构通常支持这些步骤之间的多次迭代：
此架构适用于：
- 具有模糊或不明确查询的应用
- 需要验证或质量控制步骤的系统
- 涉及多个来源或迭代优化的工作流
教程：带自我纠正的智能体RAG
混合RAG的一个示例，结合了智能体推理、检索和自我纠正。
将这些文档连接到Claude、VSCode等，通过MCP获取实时答案。 
