加载和处理历史对话：首先，需要将历史对话加载到系统中。LangChain 可以使用 ChatMessageHistory 类来记录和处理所有先前的聊天互动。构建独立的检索问题：对于对话中的后续问题，LangChain 可以使用特定的提示模板（如 CONDENSE_QUESTION_PROMPT），将对话历史和最新问题结合起来，形成一个独立的检索问题。检索相关文档：使用检索器（Retriever）从

RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的机制，用于提高大型语言模型（LLMs）在特定任务上的表现。随着技术的发展，RAG系统经历了几个阶段的演变，包括Naive RAG、Advanced RAG和Modular RAG。

维基百科API检索器。它将load（）包装为get_relevant_documents（）。它使用所有WikipediaAPIWrapper参数，没有任何更改。通过分析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。如果无法解析输入数据以形成有效的模型，则引发ValidationError。结果返回现在我们已经有了一个模型、检索器和提示，让将它们链接在一起。需要添加一些逻辑，将检索到的文档格式化

附件为训练数据，总体的流程可以作为参考。

本文主要对langchain 的官网内容进行翻译以及进行验证与注释。希望可以对langchain 的学习给到帮助。，有兴趣也可以直接阅读官网。

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