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  3. 使用 LangChain 的 Retrieval Augmented Generation (RAG)
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Exercise

为 RAG 加载 PDF 文件

要开始实现 Retrieval Augmented Generation（RAG，检索增强生成），您首先需要加载模型将要访问的文档。文档来源多样，LangChain 为其中许多来源都提供了文档加载器。

在本练习中，您将使用文档加载器来加载一份 PDF 文档，其中包含 Lewis 等人在 2021 年发表的论文《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》（面向知识密集型 NLP 任务的检索增强生成）。该文件已为您提供，文件名为 'rag_paper.pdf'。

注意：用于在 LangChain 中加载 PDF 文档的依赖项 pypdf 已为您安装完毕。

Instructions

100 XP
  • 在 LangChain 中导入用于加载 PDF 文档的相应类。
  • 为 'rag_paper.pdf' 文档创建一个文档加载器。
  • 将文档加载到内存中，以查看第一个文档（或页面）的内容。