引言
近年来，使用自我管控的RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统来增强文本生成的准确性和上下文感知能力成为了热门研究课题。这篇文章将介绍一个无需外部API的RAG实现方法，利用Ollama提供的语言模型、GPT4All作为嵌入生成器，以及Chroma作为向量存储库。该系统旨在实现本地化的数据处理，增强用户数据的私密性。
主要内容
环境设置
首先，你需要安装Ollama来选择合适的语言模型。本文使用llama2:7b-chat，你可以通过以下命令获取：
ollama pull llama2:7b-chat
此外，你还需要安装GPT4All用于嵌入生成。具体的安装和配置可以在Ollama的官方网站找到。
使用指南
确保已经安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建新项目
你可以通过以下命令创建一个新的LangChain项目：
langchain app new my-app --package rag-chroma-private
添加到现有项目
如果你已有项目，可以通过以下命令添加这个包：
langchain app add rag-chroma-private
并在server.py中添加：
from rag_chroma_private import chain as rag_chroma_private_chain
add_routes(app, rag_chroma_private_chain, path="/rag-chroma-private")
LangSmith配置（可选）
LangSmith能帮助监控和调试LangChain应用程序。如果需要使用，按以下步骤配置：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
启动服务器
在项目目录下启动LangServe：
langchain serve
服务器将会运行在本地http://localhost:8000，可以通过以下地址访问模板和测试：
- 模板文档：
http://127.0.0.1:8000/docs - 测试操场：
http://127.0.0.1:8000/rag-chroma-private/playground
代码示例
下面是一个完整的代码示例，说明如何在应用中使用这个模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 创建一个远程可执行对象
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-chroma-private") # 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
- 性能问题：确保系统的硬件资源足够支持所选语言模型的运行。模型规模越大，对硬件的要求也越高。
- 网络访问限制：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务提高访问的稳定性。
总结和进一步学习资源
通过本文，我们探讨了如何在本地实现一个私有化的RAG系统，并在此过程中使用Ollama、GPT4All以及Chroma。若想深入学习，可以参考以下资源：
参考资料
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