如何在 Go 应用程序中使用检索增强生成 (RAG)

实施RAG（使用LangChain和PostgreSQL）以提高LLM输出的准确性和相关性

此存储库包含与博客文章“如何在 Go 应用程序中使用检索增强生成 (RAG)”相对应的源代码，其中介绍了如何利用 Go 编程语言来使用向量数据库和技术，例如通过 langchaingo 进行检索增强生成 (RAG)。

大型语言模型 (LLM) 和其他基础模型已经在大型数据集上进行了训练，使它们能够在许多自然语言处理 (NLP) 任务中表现良好。但最重要的限制之一是大多数基础模型和法学硕士使用静态数据集，该数据集通常具有特定的知识截止日期（例如 2023 年 1 月）。

RAG（检索增强生成）通过在响应生成过程中动态检索外部信息来增强 LLM，从而将模型的知识库扩展到原始训练数据之外。基于 RAG 的解决方案包含一个向量存储，可以对其进行索引和查询以检索最新的相关信息，从而将法学硕士的知识扩展到其培训范围之外。当配备 RAG 的 LLM 需要生成响应时，它首先查询向量存储以查找与查询相关的相关最新信息。此过程确保模型的输出不仅基于其预先存在的知识，而且还利用最新信息进行增强，从而提高其响应的准确性和相关性。