引言：理解RAG及其重要性在大语言模型（LLM）应用开发中，检索增强生成（Retrival-Augmented Generation, RAG）已经成为提升模型输出质量的关键技术。本文将深入探讨在LangChain框架中如何优化RAG应用，

不同LLM模型之间的输入输出结构存在差异，需要频繁修改代码，降低代码的可维护性。为了解决这个问题，Langchain应用框架应运而生。

前言在当今的AI应用开发中，检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)已经成为一种重要的技术范式。它通过将大语言模型与外部知识库结合，极大地提升了AI系统的知识获取能力和输出质量。而LangCha