引言
在大数据和人工智能领域，如何有效地从海量信息中提取有价值的知识是一个至关重要的问题。生成增强搜索（RAG）技术利用大型语言模型(LLMs)的能力，结合自查询检索方法，实现了这种需求。本文旨在介绍这种技术的基本概念，并通过实际案例帮助读者快速上手。
主要内容
自查询检索技术
自查询检索是一种让LLM将非结构化查询转化为结构化查询的技术，能够提高检索的准确性和相关性。这种方法特别适用于需要从复杂数据集中提取具体信息的场景。
环境设置
在该模板中，我们将使用OpenAI的模型和Elasticsearch向量存储来演示RAG自查询技术。值得注意的是，由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高API访问的稳定性。
环境变量设置
确保设置以下环境变量以访问OpenAI模型和Elasticsearch实例：
export OPENAI_API_KEY=<your_openai_api_key>
export ELASTIC_CLOUD_ID=<your_cloud_id>
export ELASTIC_USERNAME=<your_cloud_username>
export ELASTIC_PASSWORD=<your_cloud_password>
对于本地开发，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
确保已安装LangChain CLI:
pip install -U "langchain-cli[serve]"
创建新项目并添加RAG自查询包：
langchain app new my-app --package rag-self-query
在已有项目中添加该包：
langchain app add rag-self-query
在server.py文件中添加以下代码：
from rag_self_query import chain
add_routes(app, chain, path="/rag-elasticsearch")
代码示例
以下是如何向向量存储中添加示例数据并启动服务的完整代码块：
# 使用API代理服务提高访问稳定性
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-self-query")
# 从目录根部运行数据导入脚本
python ingest.py
# 启动LangServe实例
langchain serve
此时，FastAPI应用程序将在本地运行，您可以访问http://localhost:8000进行交互。
常见问题和解决方案
- API访问受限: 在某些地区可能需要API代理服务来确保稳定性。
- 数据导入失败: 确保Elasticsearch实例正确配置并运行。
- LangChain配置错误: 确认环境变量及依赖包是否正确安装。
总结和进一步学习资源
希望通过本文，读者能够理解并应用RAG自查询技术以优化信息检索。如果希望进一步学习，请参考如下资源：
参考资料
- OpenAI Official Documentation
- Elasticsearch Guide
- LangChain Documentation
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