引言
近年来，检索增强生成（RAG）技术在问答系统中得到了广泛应用。然而，许多实现依赖外部API，这可能会限制使用者的灵活性。本文将介绍如何使用RAG-Chroma-Private模板，结合Ollama的LLM、GPT4All嵌入和Chroma向量存储，实现一个不依赖外部API的RAG系统。
主要内容
环境设置
首先，需要下载和安装Ollama。根据官方指南进行安装。本文推荐使用llama2:7b-chat模型，可以通过执行以下命令获取：
ollama pull llama2:7b-chat
此外，RAG-Chroma-Private模板使用GPT4All进行文本嵌入。
安装和使用LangChain
确保安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建项目
创建新的LangChain项目并只安装RAG-Chroma-Private：
langchain app new my-app --package rag-chroma-private
集成到现有项目
如需添加到已有项目，运行：
langchain app add rag-chroma-private
在server.py文件中添加以下代码：
from rag_chroma_private import chain as rag_chroma_private_chain
add_routes(app, rag_chroma_private_chain, path="/rag-chroma-private")
配置LangSmith（可选）
LangSmith有助于跟踪、监控和调试LangChain应用程序。可以注册LangSmith：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
启动服务
在当前目录中启动LangServe实例：
langchain serve
服务将运行在本地http://localhost:8000。
代码示例
以下是如何使用RAG-Chroma-Private模板进行问答的完整代码示例：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 初始化可运行类
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-chroma-private")
# 使用API代理服务提高访问稳定性
response = runnable.run({"question": "What is LangChain?"})
print(response)
常见问题和解决方案
1. 启动失败
- 原因：依赖版本不匹配或未正确安装。
- 解决方案：检查并确保所有依赖已安装并更新至最新版本。
2. 无法访问服务
- 原因：防火墙或网络配置问题。
- 解决方案：检查网络配置或使用API代理服务以提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用RAG-Chroma-Private实现不依赖外部API的问答系统。通过结合Ollama和GPT4All，用户可以构建自定义的语义搜索和问答功能。
进一步学习资源
参考资料
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