RetrievalChain跟RetrievalQA区别

‌**[RetrievalChain]和[RetrievalQA]的主要区别在于它们的应用场景和功能特点。**‌

应用场景

• ‌RetrievalChain‌：主要用于从外部数据源检索信息，并与[大型语言模型]（LLM）集成。它能够处理包含聊天历史记录的对话链路，利用整个对话的上下文来生成更精准的答案‌12。
• ‌RetrievalQA‌：专注于问答系统，通过“先检索，后生成”的方式工作。它首先通过检索器（retriever）找到相关的文档，然后将这些文档与LLM结合生成答案‌3。

功能特点

• ‌RetrievalChain‌：
  • ‌上下文利用‌：能够利用整个对话的历史记录，理解前文的语境，从而生成更精准的后续问题和答案‌1。
  • ‌模块化设计‌：LangChain框架提供了许多模块化的组件，如[Document Loaders]、[Text Splitters]、[Vector Stores]等，这些组件可以组合成复杂的Chain，提高开发效率和代码的可读性及可维护性‌45。
• ‌RetrievalQA‌：
  • ‌检索增强生成‌：通过检索器找到相关文档后，结合LLM生成答案。这种方式在处理复杂问题和需要大量背景知识的情况下表现更好‌3。