引言
在当今的信息驱动世界中，如何有效地从海量数据中提取相关信息并生成洞察力是一个重大挑战。本文将探讨如何利用Azure AI Search和Azure OpenAI服务来实现RAG（检索-增强-生成）机制，为开发者提供一个强大的工具来从文档中提取有意义的信息。我们将介绍如何设置环境、使用现有资源以及如何在项目中集成这些功能。
环境设置
前提条件
在开始之前，你需要准备以下Azure资源：
- Azure AI Search
- Azure OpenAI服务
此外，确保安装了所需的命令行工具，如LangChain CLI。
环境变量
设置以下环境变量，以便你的应用程序可以与Azure服务进行通信：
AZURE_SEARCH_ENDPOINT：Azure AI Search服务的端点。AZURE_SEARCH_KEY：Azure AI Search服务的API密钥。AZURE_OPENAI_ENDPOINT：Azure OpenAI服务的端点。AZURE_OPENAI_API_KEY：Azure OpenAI服务的API密钥。AZURE_EMBEDDINGS_DEPLOYMENT：Azure OpenAI嵌入的部署名称。AZURE_CHAT_DEPLOYMENT：Azure OpenAI聊天的部署名称。
可选变量：
AZURE_SEARCH_INDEX_NAME：指定使用的Azure AI Search索引名称。如果未提供，将创建一个名为"rag-azure-search"的索引。OPENAI_API_VERSION：使用的Azure OpenAI API版本，默认为"2023-05-15"。
使用指南
安装LangChain CLI工具：
pip install -U langchain-cli
创建一个新项目并安装rag-azure-search包：
langchain app new my-app --package rag-azure-search
或者，将其添加到现有项目中：
langchain app add rag-azure-search
在你的server.py文件中添加以下代码：
from rag_azure_search import chain as rag_azure_search_chain
add_routes(app, rag_azure_search_chain, path="/rag-azure-search") # 使用API代理服务提高访问稳定性
代码示例
以下是如何通过LangServe启动本地服务器并访问你的应用：
langchain serve
服务器将启动在本地http://localhost:8000，你可以在http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，并在http://127.0.0.1:8000/rag-azure-search/playground访问操场。
通过代码访问模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-azure-search")
常见问题和解决方案
- 网络限制问题：由于某些地区对API的访问有诸多限制，开发者可能需要使用API代理服务，以确保访问的稳定性和速度。
- 环境配置错误：确保所有必需的环境变量已正确设置，尤其是API密钥和端点。
总结和进一步学习资源
通过将Azure AI Search和Azure OpenAI服务结合使用，开发者可以构建出强大的文档检索和生成应用。在部署和使用过程中，务必确保环境变量正确配置，并在必要时使用API代理服务。
参考资料
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
