使用LangChain和Timescale实现强大的对话式检索系统
引言
随着大语言模型（LLM）技术的发展，对话式检索已成为热门话题。本文将介绍如何使用LangChain和Timescale来构建一个强大的对话式检索系统。目标是帮助读者从头开始构建一个能够利用历史对话和文档进行智能回答问题的系统。
主要内容
环境设置
要实现对话式检索，我们需要一个矢量存储来处理与文本相关的向量化数据。Timescale Vector是一个理想的选择。首先，您需要注册一个Timescale账号并获取TIMESCALES_SERVICE_URL。在开发过程中可以利用免费试用期。
同时，需要设置OPENAI_API_KEY来访问OpenAI的模型。
安装LangChain CLI工具，以便快速创建应用：
pip install -U "langchain-cli[serve]"
创建项目和配置
您可以创建一个新的LangChain项目，并添加rag-timescale-conversation作为唯一的包：
langchain app new my-app --package rag-timescale-conversation
或者，若要添加到现有项目中：
langchain app add rag-timescale-conversation
在项目的server.py文件中添加以下代码以启用服务：
from rag_timescale_conversation import chain as rag_timescale_conversation_chain
add_routes(app, rag_timescale_conversation_chain, path="/rag-timescale_conversation")
LangSmith的可选配置
LangSmith可用于跟踪、监控和调试LangChain应用程序。不强制使用，但推荐启用：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 可选，默认为 "default"
启动应用
在目录内，可以直接启动LangServe服务：
langchain serve
这将启动一个本地FastAPI应用，您可以通过http://localhost:8000访问。
加载数据集
要加载您自己的数据集，需要创建一个load_dataset函数。例如，可以参考load_ts_git_dataset函数的实现方式。
代码示例
以下是如何使用rag-timescale-conversation构建一个简单对话式检索的代码示例：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 通过本地服务器地址初始化远程可运行实例
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-timescale-conversation")
# 使用API代理服务提高访问稳定性
response = runnable.invoke({"input": "你的问题"})
print(response)
常见问题和解决方案
- 无法连接到Timescale服务：确保
TIMESCALES_SERVICE_URL正确并可访问。某些地区可能需要通过API代理服务进行访问。 - OpenAI API错误：检查
OPENAI_API_KEY是否正确设置，并确保API没有超出使用限制。
总结和进一步学习资源
通过这篇文章，您应该能够搭建一个基本的对话检索系统。如需更深入的学习，可参考以下资源：
参考资料
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