使用AWS Bedrock进行增强的检索生成：构建智能问答系统
引言
随着人工智能在各个领域的广泛应用，构建一个智能问答系统已经成为提高用户体验的重要工具。本文将介绍如何使用AWS Bedrock服务，结合Anthropic Claude和Amazon Titan，通过FAISS向量存储库创建增强检索生成（RAG）系统。本文旨在帮助开发者快速上手构建一个强大的智能问答系统。
主要内容
1. 环境设置
在使用此 RAG 解决方案之前，确保你已经配置了boto3以使用你的AWS账号。如果尚未配置，可以参考此页面完成设置。
另外，需要安装faiss-cpu包以便使用FAISS向量存储：
pip install faiss-cpu
为了设置AWS的配置文件和区域（如果你不是使用默认的AWS profile和us-east-1区域），请设置以下环境变量：
export AWS_DEFAULT_REGION=your-aws-region
export AWS_PROFILE=your-aws-profile
2. 安装LangChain CLI
首先，安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
你可以使用以下命令创建一个新的LangChain项目，并安装RAG AWS Bedrock包：
langchain app new my-app --package rag-aws-bedrock
或者，向现有项目中添加该包：
langchain app add rag-aws-bedrock
3. 在服务器上添加代码
在你的server.py文件中添加以下代码：
from rag_aws_bedrock import chain as rag_aws_bedrock_chain
# 使用API代理服务提高访问稳定性
add_routes(app, rag_aws_bedrock_chain, path="/rag-aws-bedrock")
(可选) 配置LangSmith进行追踪和调试
如果你有LangSmith的访问权限，可以配置它来追踪、监控和调试LangChain应用程序：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 如果未指定，默认为"default"
4. 启动LangServe实例
在项目目录中运行以下命令启动LangServe实例：
langchain serve
这将启动一个本地运行的FastAPI应用，地址为 http://localhost:8000。你可以在 http://127.0.0.1:8000/docs 查看所有模板，并在 http://127.0.0.1:8000/rag-aws-bedrock/playground 访问游乐场。
你还可以通过代码访问该模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-aws-bedrock")
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何配置并运行一个基本的RAG系统：
from rag_aws_bedrock import chain as rag_aws_bedrock_chain
from fastapi import FastAPI
from langserve import add_routes
app = FastAPI()
# 添加RAG AWS Bedrock链路
add_routes(app, rag_aws_bedrock_chain, path="/rag-aws-bedrock")
if __name__ == "__main__":
import uvicorn
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
常见问题和解决方案
访问受限问题
由于某些地区的网络限制，可能需要使用API代理服务来提高访问的稳定性。确保在配置中使用稳定的代理服务。
配置问题
确保正确配置了AWS相关的环境变量。如果遇到连接问题，检查AWS_DEFAULT_REGION和AWS_PROFILE是否设置正确。
总结和进一步学习资源
通过本文的介绍，你应该已经了解如何使用AWS Bedrock服务构建一个增强的检索生成系统。以下是一些进一步学习的资源，可以帮助你更深入地理解和拓展你的项目：
参考资料
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