langchain_talor_serp

RAG 优化：讨论实时搜索和智能缓存策略

两篇文章讨论了优化大型语言模型（LLM）的检索增强生成（RAG）系统。第一篇文章介绍了集成实时搜索功能，例如使用 LangChain 和 GPT-4o mini 的 TalorSerpTool，以克服静态文档语料库的局限性，并回答有关时事的问题。第二篇文章侧重于 RAG 中的缓存策略，强调缓存嵌入和检索结果的价值，同时警告不要缓存最终的 LLM 回复，除非信息本身随时间是稳定的。