使用多索引融合的RAG应用，实现高效精准的QA系统

tangtang123
36 阅读2分钟 
# 使用多索引融合的RAG应用，实现高效精准的QA系统

## 引言

在现代信息丰富的世界中，快速准确地获取信息变得至关重要。本文将介绍如何构建一个基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型的QA应用，该应用能够从多个领域特定的检索器中查询，并从所有检索结果中选择最相关的文档。我们的应用将查询PubMed、ArXiv、Wikipedia以及Kay AI（用于SEC文件）。

## 主要内容

### 环境配置

1. **Kay AI API配置**  
   首先，您需要创建一个免费的Kay AI账户并获取API密钥。在终端中设置环境变量：

   ```bash
   export KAY_API_KEY="<YOUR_API_KEY>"

使用方法

  1. 安装LangChain CLI
    使用以下命令安装LangChain CLI：

    pip install -U langchain-cli

  2. 创建新项目或添加到现有项目

    • 创建新项目：

      langchain app new my-app --package rag-multi-index-fusion

    • 添加到现有项目：

      langchain app add rag-multi-index-fusion

  3. 配置服务器

    在server.py文件中添加以下代码：

    from rag_multi_index_fusion import chain as rag_multi_index_fusion_chain

add_routes(app, rag_multi_index_fusion_chain, path="/rag-multi-index-fusion")

LangSmith配置（可选）

  1. 注册并配置LangSmith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>

  1. 启动LangServe实例

    在项目目录中运行：

    langchain serve

    这将在本地启动FastAPI应用，访问地址为http://localhost:8000。

代码示例

以下是如何从代码中访问模板：

from langserve.client import RemoteRunnable

# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-multi-index-fusion")

常见问题和解决方案

网络限制

由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。

API请求失败

确保您已正确设置API密钥和相应的环境变量，并检查网络连接是否稳定。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何使用多索引融合的RAG模型来构建一个QA应用。通过查询多个领域特定的检索器，应用可以从大量信息中快速找到最相关的内容。建议进一步学习LangChain和相关API的文档，以深入了解实现细节。

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---
avatar
文章
阅读
粉丝