# 使用RAG-Chroma-Private进行高效问答系统搭建
## 引言
在构建智能问答系统时，检索增强生成（RAG）技术提供了一种结合信息检索和生成模型的方法，能够有效提高回答准确性和覆盖面。本篇文章将介绍如何利用RAG-Chroma-Private模板进行问答系统的搭建，该模板无需依赖外部API，并集成了Ollama的LLM、GPT4All的向量嵌入和Chroma向量存储。
## 主要内容
### 环境设置
要使用RAG-Chroma-Private，首先需要下载Ollama。可以按照[此处的说明](https://ollama.com)进行操作。选择所需的LLM版本，这里我们使用的是`llama2:7b-chat`。可以通过以下命令获取：
```shell
ollama pull llama2:7b-chat
此外，本模板还使用了GPT4All的嵌入向量。
LangChain CLI安装
在使用本包之前，确保已经安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
项目创建与配置
可以创建新的LangChain项目并指定RAG-Chroma-Private为唯一包：
langchain app new my-app --package rag-chroma-private
或者，将其添加到现有项目中：
langchain app add rag-chroma-private
然后在server.py文件中添加以下代码：
from rag_chroma_private import chain as rag_chroma_private_chain
add_routes(app, rag_chroma_private_chain, path="/rag-chroma-private")
配置LangSmith（可选）
LangSmith可用于跟踪、监控和调试LangChain应用程序。若希望使用LangSmith，需在此处注册：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
代码示例
以下是如何通过LangServe启动本地FastAPI应用的示例：
langchain serve
应用将在本地运行于http://localhost:8000，可以在http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，并通过http://127.0.0.1:8000/rag-chroma-private/playground访问游乐场。
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
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网络访问限制： 在某些地区，访问外部API可能会受到限制。可以考虑使用API代理服务以提高访问的稳定性。
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向量数据库问题： 若加载自定义文档失败，请检查文档加载器配置或从此处选择合适的加载器.
总结和进一步学习资源
RAG-Chroma-Private提供了一种简便而高效的方法来构建问答系统，不依赖外部API并灵活使用向量存储。希望本文能为你提供启动和配置的基础知识。
参考资料
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