引言
在构建强大的问答系统时，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种非常有效的方法。它结合了文档检索的准确性和生成模型的灵活性。本文将介绍如何利用Chroma进行本地化的RAG系统构建，而无需依赖外部API。我们将详细说明设置环境、代码实现、常见问题及其解决方案，并提供进一步学习的资源。
主要内容
环境配置
为了配置这个环境，你需要下载Ollama，它可以帮助你选择合适的LLM。在这个模板中，我们使用llama2:7b-chat模型。你可以通过以下命令获取它：
ollama pull llama2:7b-chat
此外，这个包还使用GPT4All进行嵌入。确保你的环境中安装了LangChain CLI，这是使用该包的前提：
pip install -U langchain-cli
项目设置
创建新项目
你可以通过以下命令创建一个新的LangChain项目：
langchain app new my-app --package rag-chroma-private
添加到现有项目
如果你想将其添加到现有项目，可以运行：
langchain app add rag-chroma-private
并在server.py中添加以下代码：
from rag_chroma_private import chain as rag_chroma_private_chain
add_routes(app, rag_chroma_private_chain, path="/rag-chroma-private")
配置LangSmith（可选）
LangSmith可以帮助我们进行LangChain应用的跟踪、监控和调试。你可以在这里注册。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认为"default"
启动服务
如果你在这个目录下，可以直接启动LangServe实例：
langchain serve
这将启动一个本地运行的FastAPI应用，服务地址为：http://localhost:8000
通过访问http://127.0.0.1:8000/docs，可以查看所有模板。
代码示例
下面是一个简单的代码示例，展示了如何从代码中访问模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-chroma-private")
这个包会在chain.py中创建并添加文档到向量数据库，默认情况下，它将加载一篇关于agents的流行博客文章。当然，你可以选择其他许多文档加载器。
常见问题和解决方案
网络限制
由于网络限制，有些地区的开发者可能需要使用API代理服务。这可以通过设置合适的代理环境变量来解决。
文档加载
如果默认的文档不适合你的应用，可以在这里找到更多适合你需求的文档加载器。
总结和进一步学习资源
本文介绍了使用Chroma和LangChain构建本地化RAG系统的基础知识。为了深入了解这些工具，你可以参考以下资源：
参考资料
- LangChain 官方文档
- Ollama 官方文档
- Chroma 官方文档
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