引言
在构建高级AI问答系统时，依赖外部API可能导致访问限制或数据泄露的风险。本文将介绍如何使用RAG-Chroma来搭建私人的AI问答系统，完全不依赖外部API。我们将结合Ollama、GPT4All和Chroma工具来达到这一目的。
主要内容
环境设置
首先，你需要下载Ollama。Ollama是一款强大的本地大语言模型执行工具。按照这里的说明进行安装。选择你所需的LLM，这个模板使用llama2:7b-chat，可以通过以下命令获取：
ollama pull llama2:7b-chat
此外，这个包还使用了GPT4All的嵌入模型。
使用方法
确保安装了LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建项目
要创建一个新的LangChain项目并仅安装此包，可以运行：
langchain app new my-app --package rag-chroma-private
如果想添加到现有项目中，执行以下命令：
langchain app add rag-chroma-private
然后在你的server.py文件中添加以下代码：
from rag_chroma_private import chain as rag_chroma_private_chain
add_routes(app, rag_chroma_private_chain, path="/rag-chroma-private")
配置LangSmith（可选）
LangSmith可以帮助我们跟踪、监控和调试LangChain应用程序。你可以注册LangSmith：
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
在该目录下，可以直接启动LangServe实例：
langchain serve
本地服务将在 http://localhost:8000 运行，通过 http://127.0.0.1:8000/docs 可以查看所有模板。在 http://127.0.0.1:8000/rag-chroma-private/playground 可以访问演示。
代码示例
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")
# 调用运行实例
result = runnable.run({
"question": "What is LangChain?"
})
print(result)
常见问题和解决方案
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访问局限性问题： 由于网络限制可能导致无法访问部分资源，建议使用API代理服务来提高访问稳定性。
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性能优化问题： RAG-Chroma的处理速度可能因为本地硬件限制而有所影响，可以考虑精简数据集或使用高配置的机器。
总结和进一步学习资源
通过RAG-Chroma，开发者可以搭建一个无需外部API的私人AI问答系统。若想深入研究，可以访问以下资源：
参考资料
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