对于一个旨在处理特定领域内容的专属智能体来说，其最终的生产力价值，几乎完全取决于其背后私有知识库的质量和处理水平。尝试做过一些智能体，上传过私有文档，但召回质量都达不到预期，不停地尝试和踩坑，不同的平台不管是开源的还是在线的，上传pdf文档，提取文档，建立索引，然后提问，大模型返回的内容总是失望，经过N次尝试总是达不到预期的效果，根本原因都还是落到了RAG。一、大型语言模型（LLM）与私有知识库的关系，我们可以用一个比喻来理解二者的关系：核心矛盾：如果“记忆库”本身是混乱、错误或不完整的，那么无论“大脑”多么聪明，它也无法基于这些有缺陷的信息，做出准确、可靠的判断和回答。这就是经典的“垃圾进，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out）原则。 二、 什么是RAG？为什么它如此重要？想象一下，一个大语言模型就像一个知识渊博但没有特定公司内部资料的“通才”顾问。当您问它关于公司最新的产品手册或者内部政策时，它会因为不知道而无法回答或“胡说八道”。 RAG的作用就是为这位“通才”顾问配备一个强大的外部“资料库”和一位高效的“资料检索员”。 资料库（知识库）: 存储您所有的私有数据，比如公司文档、产品手册、技术文档、数据库记录等。 资料检索员（检索器）: 当用户提问时，它能迅速、准确地从资料库中找到最相关的信息片段。 顾问（大语言模型）: 最后，顾问会参考检索员找到的资料，结合用户的原始问题，生成一个精准、可靠的回答。
核心价值: RAG通过“先检索，后生成”的方式，极大地降低了模型产生幻觉（Hallucination）的风险，并能让模型的回答基于最新的、特定的、非公开的数据，这对于企业应用来说至关重要。 三、RAG怎么构建 要想彻底弄明白还是根据自己的需求和实际情况，跟着《RAG实战课》这本书来吧。 RAG系统的结构流程
基于LangChain的RAG流程图的增强版 | 
