构建基于Java的AI智能体：使用LangChain4j与Spring AI实现RAG应用
一、 引言：从调用API到构建智能体单纯调用大模型API只能解决通用问题。真正的企业级AI应用需要模型能够理解和处理外部知识，如公司内部文档、数据库记录等。这就是AI智能体的用武之地——它能感知环境、使用工具（如数据库）、并执行复杂任务。 RAG是构建此类智能体的关键技术栈。其核心思想是：在向大模型提问前，先从私...
使用 LangChain + Higress + Elasticsearch 构建 RAG 应用
推荐点击文章底部的阅读原文以获得更好的阅读体验，包括显示文章外链和查看高清插图。 RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成） 是一种结合了信息检索与生成式大语言模型（LLM）的技术。它的核心思想是：在生成模型输出内容之前，先从外部知识库或数据源中检索相关信息，然后将这些信息作为上下文输入给生成模型，从而提升生成内容的准确性、时效性和相关...
【AI大模型应用开发】【RAG评估】2. 实战：LangChain x RAGAs x LangSmith联合评估RAG应用，兼看如何借助LangSmith有效学习LangChain
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