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LangChain

RAG系列：基于 DeepSeek + Chroma + LangChain 开发一个简单 RAG 系统

RAG系列：基于 DeepSeek + Chroma + LangChain 开发一个简单 RAG 系统
创建 Next 项目首先，使用 npx create-next-app@latest 根据提示完成 Next 项目的创建：复制创建好项目之后，在 src/app 目录下新建 rag 目录，本次 demo 的代码都将放在这里。 知识库构建接下来，我们将构建知识库，主要目标是将准备好的 pdf 通过向量化存到向量数据库中，以便后续的检索。 由于本次 RAG 系统的开发都要依赖 LangChain 框架，所以我们先在项目中安装 LangChain 框架和核心依赖：复制文档加载LangChain 的 DocumentLoaders[1] 提供了种类丰富的文档加载器，可加载文件系统的文件也可以加载线上文件，包括 csv、docx、pdf、pptx、html、github、youtube等等。
5/22/2025 6:48:50 AM
赖祥燃
我为什么放弃了 LangChain？

我为什么放弃了 LangChain？
如果你关注了过去几个月中人工智能的爆炸式发展，那你大概率听说过 LangChain。简单来说，LangChain 是一个 Python 和 JavaScript 库，由 Harrison Chase 开发，用于连接 OpenAI 的 GPT API（后续已扩展到更多模型）以生成人工智能文本。更具体地说，它是论文《ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》的实现：该论文展示了一种提示技术，允许模型「推理」（通过思维链）和「行动」（通过能够使用
7/23/2023 8:20:00 PM
机器之心
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