主要观点：过去一年大型语言模型（LLM）及相关工具能力显著增长，开发者考虑将其集成到应用中，LLM 常作为网络服务提供 API，Go 语言在编写 LLM 应用方面表现出色。
关键信息：

• 介绍用 Go 构建简单 LLM 应用的示例，包括 RAG 服务器（检索增强生成），用于问答等操作。
• 给出三种使用不同工具构建 RAG 服务器的变体，分别直接使用 Gemini API 和 Weaviate、使用 LangChainGo、使用 Genkit for Go。
• 强调 Go 在处理 LLM 服务相关操作方面的优势，如管理并发和处理网络服务复杂性等，且 Go 的性能和可靠性使其适合实现 LLM 生态系统的基础组件。
  重要细节：
• RAG 服务器通过 HTTP 提供添加文档和提问等操作，与嵌入模型、向量数据库和 LLM 交互。
• 不同变体的代码结构、路由注册、并发处理等方面各有特点，如 LangChainGo 可简化与向量数据库的交互及切换提供程序，Genkit for Go 注重生产功能和部署。
• 示例代码可在[github.com/golang/example/tree/master/ragserver]找到，各变体代码分别在不同目录。