RAG_langchain

跑通一个 Notebook，看懂 RAG 全流程

开源 free 搜索知识

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 674

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目预览

项目数据

分类搜索知识

开发团队blackinkkkxi

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/blackinkkkxi/RAG_langchain

定价模式free

价格说明开源免费示例代码

访问状态

是否开源是

开源协议

主要语言Jupyter Notebook

技术栈/模型

GitHub 星标★ 674

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2023-12-09 00:00:00

代码更新—

仓库体积—

本站数据更新—

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-10-12

浏览次数0

项目介绍

RAG_langchain 是一个用 Jupyter Notebook 编写的教学型示例项目，演示如何借助 LangChain 框架搭建检索增强生成（RAG）流水线。它把文档加载、文本切分、向量化嵌入、向量库检索和大模型问答串成一条可运行的最小链路，帮助开发者直观理解 RAG 各环节如何衔接。项目定位是入门模板而非生产框架，代码以 notebook 形式逐步展示，适合边跑边学。核心能力包括：加载本地或网络文档、按配置切分文本、调用嵌入模型生成向量并存入向量库、基于相似度召回上下文、再把上下文拼进提示词交给 LLM 生成答案。它解决的是“想学 RAG 但不知从何下手”的问题，把 LangChain 的关键组件用最少代码串起来，降低上手门槛。