主要观点：

• 大型语言模型如 GPT-4 虽能生成流畅文本，但缺乏外部更新知识时易产生幻觉，RAG 可解决此问题，通过从知识库获取相关信息注入 LLM 提示来降低幻觉并定制响应。
• LangGraph 是用于构建有状态、可组合 LLM 管道的基于图的编排框架，比 LangChain 更适合生产工作流，能全控工作流逻辑、支持异步操作和提高调试与模块化。
• 介绍了 RAG 系统与 LangGraph 的工作流程，包括用户提交查询、嵌入向量、检索相关文档、用 GPT-4 生成响应等步骤，还可扩展架构添加其他节点。
• 详细阐述了 RAG 系统的分步实现，包括安装依赖、设置 API 密钥、摄入和嵌入文档、构建检索链、定义节点函数、构建 LangGraph 工作流以及提问等步骤。
• 讲解了高级工作流定制，如条件分支、元数据过滤、动态过滤、基于角色的访问等，还可添加总结、后处理等节点进行模块化扩展，可与多种部署栈结合。

关键信息：

• RAG 可解决大型语言模型的幻觉问题，通过从知识库获取信息注入 LLM 提示。
• LangGraph 是基于图的编排框架，比 LangChain 更适合生产工作流。
• RAG 系统工作流程包括嵌入向量、检索文档、生成响应等步骤。
• 分步实现 RAG 系统包括安装依赖、设置 API 密钥等 7 个步骤。
• 高级工作流定制包括条件分支、元数据过滤等多种方式。

重要细节：

• 使用的库和工具：LangGraph、OpenAI、FAISS、dotenv 等。
• 安装依赖的命令：pip install langgraph openai faiss-cpu python-dotenv。
• 设置 API 密钥的方式：创建.env文件并加载。
• 摄入和嵌入文档的过程：使用不同的文档加载器，分割文档，嵌入并存储在 FAISS 中。
• 构建检索链的代码：from langchain.chat_models import ChatOpenAI; from langchain.vectorstores import FAISS; llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4", temperature=0); retriever = FAISS.load_local("faiss_index", embedding).as_retriever()。
• 定义节点函数的代码：分别定义retrieve_node和generate_node函数。
• 构建 LangGraph 工作流的步骤：定义状态模式、添加节点、设置入口点和边缘、编译。
• 高级工作流定制的示例代码：如条件分支、元数据过滤等。
• 部署方式：结合 Streamlit/Gradio、FastAPI、LangServe 等。