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在当今的AI开发领域， R e t r i e v a l − A u g m e n t e d G e n e r a t i o n （ R A G ） Retrieval-Augmented Generation（RAG） R e t r i e v a l − A ug m e n t e d G e n er a t i o n （ R A G ） 技术已成为构建智能应用的核心组成部分。它通过从外部来源检索相关信息来增强大语言模型的生成能力，避免了模型幻觉问题，并提升了响应的准确性和相关性。其中， 文档加载（Loader） 和 分割（Splitter） 是 RAG 流程中的关键步骤。本文将深入探讨 LangChain 框架中这些组件的使用方式，结合实际代码示例，分享从网页加载文档、进行语义分割、嵌入向量存储到最终检索并回答问题的完整实践过程。通过这个分享，希望能帮助大家更好地理解和应用 RAG 技术在实际项目中的落地。 RAG Loader的基础概念 RAG的核心在于“检索增强生成”，它将知识库中的信息作为模型输入的补充来源。Loader是负责从各种数据源加载原始文档的工具，而Splitter则将这些文档切割成更小的、可管理的片段（chunks），以便后续的向量嵌入和检索。 在LangChain中，Loader支持多种文件类型和来源，包括本地文件、数据库、网页等。这使得开发者可以灵活地从互联网或内部系统中提取数据。特别是社区模块@langchain/community，它提供了丰富的Loader实现，涵盖了PDF、CSV、JSON等多种格式。对于网页内容，CheerioWebBaseLoader是一个强大工具，它利用Cheerio库（一个后端CSS选择器库）来解析HTML，就像操作前端DOM节点一样，允许开发者指定选择器来提取特定元素。…

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