基于LangChain ReAct Agents构建RAG问答系统

基于 LangChain ReAct Agents 构建 RAG 问答系统

摘要

LLM在处理私有数据时易产生“幻觉”，RAG技术通过检索外部知识库辅助回答，但在多步推理问题上仍有局限。本文引入LangChain ReAct Agents，结合ReAct框架，通过“思考-行动-观察”循环提升复杂任务表现。系统使用Qdrant向量数据库和LangChain工具，实现多步推理与知识检索，显著提高回答准确性。