LangChain赋能RAG：从构建到评估优化的一体化实战指南

1. 引言：LangChain与RAG的“天作之合”

LangChain通过其模块化的设计（LLMs, Prompts, Chains, Indexes, Agents, Memory, Callbacks），极大地简化了构建复杂LLM应用的流程。对于RAG应用而言，LangChain提供了从数据加载、文本分割、嵌入、向量存储、检索到最终与LLM交互生成答案的全套组件和集成。

LangChain在RAG中的核心优势：

• 快速原型搭建：几行代码就能搭建一个基础的RAG流程。
• 丰富的集成：支持多种文档加载器、文本分割器、嵌入模型、向量数据库和LLM。
• 灵活的链式组合：可以方便地将不同组件串联起来，构建定制化的RAG逻辑。
• 评估与可观测性支持：内置评估工具和与LangSmith等平台的集成，方便追踪、调试和评估应用性能。

本文的目标就是带领读者走完一个使用LangChain构建、评估并初步优化RAG应用的完整旅程。

2. 实战演练：基于LangChain构建一个政策问答RAG应用

假设我们需要构建一个能够回答关于某公司内部政策（如