针对大型语言模型效果不好的问题，之前人们主要关注大模型再训练、大模型微调、大模型的Prompt增强，但对于专有、快速更新的数据却并没有较好的解决方法，为此检索增强生成（RAG）的出现，弥合了LLM常识和专有数据之间的差距。

今天给大家分享的这篇文章，将介绍RAG的概念理论，并带大家利用LangChain进行编排，OpenAI语言模型、Weaviate 矢量数据库（也可以自己搭建Milvus向量数据库）来实现简单的 RAG 管道。