本文详细介绍 RAG 系统的架构设计，涵盖文档处理、向量化、检索策略和生成优化。
RAG 通过检索外部知识来增强 LLM 的回答质量。
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings, ChatOpenAI
from langchain_chroma import Chroma
vectorstore = Chroma.from_documents(chunks, OpenAIEmbeddings())
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 5})
from langchain.retrievers import EnsembleRetriever
ensemble = EnsembleRetriever(retrievers=[bm25, vectorstore.as_retriever()], weights=[0.3, 0.7])
Auto-repair applied and deterministic inspection checks passed.
RAG 架构验证通过