📝【RAG技术简介】RAG（检索增强生成）是一种让AI从知识库中查找答案的技术方案。通过将文档转化为向量存入数据库，当用户提问时，系统会先检索相关知识片段，再结合问题生成精准回答。这种方法无需重新训练模型，即可实现特定领域知识的查询（如公司产品手册、图书馆信息等），具有成本低、灵活可控、可解释性强等优势。RAG过程分为知识库构建和应用查询两个阶段，核心在于向量相似度匹配。该技术为垂直领域知识问答

📝 RAG框架搭建日记摘要 本文记录了搭建Langchain + ChromaDB学习框架的过程。主要分为知识库构建和检索应用两个阶段： 环境搭建：使用Docker本地启动ChromaDB，通过Langchain框架连接 知识库构建： 加载并分割文本数据（测试数据如学校、学生成绩等） 为文档添加内容哈希值防止重复 使用DashScope嵌入模型生成向量 连接ChromaDB向量数据库进行存储 关

/ AI聊天服务// 简单请求-响应// 服务端流式响应 - 用于AI流式生成回答// 问题请求// 是否使用流式响应// 回答响应// 流式响应是否结束// 总token数Java客户端保证了企业级应用的稳定性和性能Python服务端便于快速集成各种AI模型和算法库gRPC提供了高效的通信机制和流式数据支持这种架构模式非常适合需要整合AI能力的传统Java项目！🎉。

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📝【RAG技术简介】RAG（检索增强生成）是一种让AI从知识库中查找答案的技术方案。通过将文档转化为向量存入数据库，当用户提问时，系统会先检索相关知识片段，再结合问题生成精准回答。这种方法无需重新训练模型，即可实现特定领域知识的查询（如公司产品手册、图书馆信息等），具有成本低、灵活可控、可解释性强等优势。RAG过程分为知识库构建和应用查询两个阶段，核心在于向量相似度匹配。该技术为垂直领域知识问答