如何在 Go 應用程式中使用檢索增強生成 (RAG)

實作RAG（使用LangChain和PostgreSQL）以提高LLM輸出的準確性和相關性

此儲存庫包含與部落格文章「如何在Go 應用程式中使用檢索增強生成(RAG)」相對應的原始程式碼，其中介紹如何利用Go 程式語言來使用向量資料庫和技術，例如透過langchaingo 進行檢索增強生成(RAG)。

大型語言模型 (LLM) 和其他基礎模型已經在大型資料集上進行了訓練，使它們能夠在許多自然語言處理 (NLP) 任務中表現良好。但最重要的限制之一是大多數基礎模型和法學碩士使用靜態資料集，該資料集通常具有特定的知識截止日期（例如 2023 年 1 月）。

RAG（檢索增強生成）透過在反應產生過程中動態檢索外部資訊來增強 LLM，從而將模型的知識庫擴展到原始訓練資料之外。基於 RAG 的解決方案包含一個向量存儲，可以對其進行索引和查詢以檢索最新的相關信息，從而將法學碩士的知識擴展到其培訓範圍之外。當配備 RAG 的 LLM 需要產生回應時，它首先查詢向量儲存以查找與查詢相關的相關最新資訊。此過程確保模型的輸出不僅基於其預先存在的知識，而且還利用最新資訊進行增強，從而提高其回應的準確性和相關性。