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Nov 10 2025

deephub - 基於 LangGraph 的對話式 RAG 系統實現：多輪檢索與自適應查詢優化

RAG（Retrieval-Augmented Generation）在語言模型應用中已經相當成熟，但傳統實現往往只是簡單的"檢索-生成"流程。實際對話場景要複雜得多——用户的問題可能含糊不清，或者會頻繁追問，還經常提些不相關的內容。 這篇文章會展示怎麼用 LangGraph 構建一個具備實用價值的 RAG 系統，包括能夠處理後續追問、過濾無關請求、評估檢索結果的質量，同時保持完整的對話記憶。 傳

generative-ai , llm , 人工智能 , 深度學習 , langchain4j

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