RAG技术概述与应用实践 RAG（检索增强生成）技术通过结合大模型内部知识与外部动态检索，有效解决模型知识局限性和幻觉问题。其核心流程包括：数据分块处理、向量化索引构建、相似性检索和基于上下文的生成。本文介绍了RAG的演进路径（初级→高级→模块化）和优势（低成本、知识可更新、减少幻觉），并演示了基于LangChain框架的实现方法，包括文档加载、文本分块、向量存储构建和查询生成等关键步骤。实践表明

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