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大模型——LangChain开发RAG增强检索生成

检索增强生成（RAG）是一种结合“向量检索”与“大语言模型”的技术路线，能在问答、摘要、文档分析等场景中大幅提升准确性与上下文利用率。

本文将基于 LangChain 构建一个完整的 RAG 流程，结合 PGVector 作为向量数据库，并用 LangGraph 构建状态图控制流程。

大语言模型初始化（llm_env.py）

我们首先使用 LangChain 提供的模型初始化器加载 gpt-4o-mini 模型，供后续问答使用。

# llm_env.py
from langchain.chat_models import init_chat_modelllm = init_chat_model<