内容概要：本文深入解析了LangChain在知识管理与文档智能中的应用，涵盖其核心概念、关键技术、典型应用场景及具体代码实现。重点介绍了文档加载、文本分割、向量嵌入与检索、问答链等模块的工作机制，并通过完整的代码示例展示了如何构建一个基于LangChain的文档智能问答系统。同时展望了其在多语言支持、实时更新、上下文理解增强和行业定制化方面的未来发展方向。; 适合人群：具备一定Python编程基础和自然语言处理常识，从事AI应用开发、知识管理系统建设或文档智能化项目的技术人员，尤其是1-3年经验的研发工程师； 使用场景及目标：①构建企业级知识库实现高效信息检索；②实现法律、医疗、技术等专业文档的智能问答；③提升文档处理自动化水平，支持教育培训、客户支持等场景的知识服务； 阅读建议：建议结合文中代码实例动手实践，搭建本地环境运行并调试各模块，深入理解LangChain组件间的协作逻辑，同时可替换不同嵌入模型和LLM以优化实际效果。

内容概要：本文详细介绍了RAG（检索增强生成）技术的核心思想、优点、缺点及其实现流程。RAG通过从外部知识库动态检索相关信息来增强大语言模型（LLM）的上下文，从而生成更准确、更真实的回答。其核心优势在于知识更新灵活、减少幻觉、高可追溯性和领域适配成本低。然而，RAG也面临依赖检索质量、系统复杂性和额外延迟等问题。文中还探讨了RAG的具体实现流程，包括加载文件、文本向量化、匹配相似文本和生成回答等步骤。此外，文章还介绍了向量检索与传统倒排索引的区别、Embedding的重要性、RAG的工作流程优化方法，以及RAG在不同场景下的应用优势。 适用人群：对自然语言处理、信息检索和大语言模型有一定了解的研究人员和工程师；希望深入了解RAG技术及其应用场景的从业者。 使用场景及目标：①需要实时更新知识的场景（如新闻、金融）；②领域专业性强的任务（如医疗、法律）；③需要提供可解释

使用hnswlib完成大规模向量检索，一般用于推荐系统中item2item的相似计算，选取物品最近的K个召回结果，相关介绍参考本人博客。

高维向量检索技术在PG中的设计与实践