本文介绍了基于 Gopher 的 RAG 系统的构建方法和优势。RAG 系统结合检索和生成技术，增强大型语言模型的输出准确性。在使用 Go 语言构建时，得益于其并发处理能力和网络服务支持，能够高效处理请求。通过集成 Gemini API 和 Weaviate，开发者可以轻松管理知识库和用户查询。LangChainGo 提供了模块化支持和统一接口，简化了不同服务的切换。此外，使用 Genkit 框架可以轻松部署到生产环境。本文为开发者提供了构建 RAG 系统的实用指导。