引言
在现代应用开发中，利用Retriever-Augmenter-Generator (RAG)架构与Vectara的结合，为AI应用提供了一种强大的方式来增强信息检索和生成能力。本篇文章将带领您了解如何使用rag-vectara包来实现这一功能，并提供详细的使用指南和代码示例，帮助您更好地掌握这项技术。
主要内容
环境设置
在开始之前，确保以下环境变量已设置，这些变量是访问Vectara API所需的关键参数：
VECTARA_CUSTOMER_IDVECTARA_CORPUS_IDVECTARA_API_KEY
使用LangChain CLI
首先，您需要安装LangChain CLI，以便通过命令行方便地管理应用：
pip install -U langchain-cli
创建项目
您可以创建一个新的LangChain项目，并将其配置为仅使用rag-vectara包：
langchain app new my-app --package rag-vectara
添加到现有项目
如果您已有项目，可以简单地添加rag-vectara包：
langchain app add rag-vectara
并在server.py文件中添加如下代码：
from rag_vectara import chain as rag_vectara_chain
add_routes(app, rag_vectara_chain, path="/rag-vectara")
# 设置API路径
配置LangSmith (可选)
LangSmith用于跟踪、监控和调试LangChain应用。您可以在此处注册，如果没有权限可以跳过这一步。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
启动服务器
您可以直接启动一个LangServe实例，运行FastAPI应用：
langchain serve
服务器将在本地启动，地址为http://localhost:8000，您可以通过http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，或通过http://127.0.0.1:8000/rag-vectara/playground访问游乐场。
代码示例
以下示例展示了如何从代码中访问模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 初始化远程可运行对象
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-vectara")
# 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
- 网络限制问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。
- 环境变量未设置：确保所有必需的环境变量在应用启动前已正确配置。
总结和进一步学习资源
通过本文的讲解，您应当能够配置和使用RAG与Vectara结合的应用程序。如果您想进一步深入学习，可以参阅以下资源：
参考资料
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