LangChain 通过提供将外部数据源与语言模型 (LLM) 集成到结构化工作流程中的工具来支持检索增强生成 (RAG)。它简化了从文档或数据库中获取相关信息并使用该上下文生成准确的、具有上下文感知响应的过程。LangChain 通过用于数据检索、上下文处理和 LLM 交互的模块化组件来实现这一点，使开发人员能够构建端到端的 RAG 管道，而无需重新发明通用模式。
该框架在三个关键阶段处理 RAG。首先，它提供文档加载器和文本分割器来将原始数据（如 PDF 或网页）处理成可管理的数据块。例如，TextSplitter 可以将大型文档分成更小的部分，以优化检索。然后，使用与 OpenAI 或 Hugging Face 等模型的集成，将这些块转换为嵌入（数字表示）。LangChain 支持向量数据库（例如，FAISS、Chroma）来存储和有效地搜索这些嵌入。当用户查询到达时，检索器（如 VectorstoreRetriever）会根据语义相似性获取最相关的块。最后，LangChain 的 RetrievalQA 链将检索到的上下文与 LLM（例如，GPT-4）结合起来以生成连贯的答案，从而确保模型始终基于提供的数据。
开发人员可以自定义每个步骤以适应其用例。例如，您可以调整块大小以获得最佳检索效果，或者根据可扩展性需求在向量存储之间切换。LangChain 还支持高级技术，例如多查询检索，其中系统重新措辞用户的问题以改善搜索结果。此外，它还与 LLamaIndex 等工具集成，以进行结合了关键字和语义匹配的混合搜索。通过抽象出常见的 RAG 挑战（例如，上下文窗口限制或提示格式），LangChain 让开发人员可以专注于调整管道以提高准确性和效率。例如，支持聊天机器人可以使用带有 LangChain 的 RAG 从内部文档中提取答案，同时保持对话流程，所有这些都只需最少的样板代码。