使用LangChain实现RAG-Chroma私有问答系统：深入解析与实战

sdrftg606
117 阅读2分钟 
## 引言
在现代应用中，集成高效的问答系统已成为一种常态。本文将介绍如何使用LangChain框架和Chroma向量数据库，结合Ollama的LLM和GPT4All嵌入，创建一个无外部API依赖的RAG问答系统。这套方案不仅高效，还能确保数据的私密性和稳定性。

## 主要内容

### 环境搭建
首先，我们需要安装Ollama。请前往[这里](https://ollama.ai/docs/installation)下载并设置Ollama。

```bash
# 拉取llama2:7b-chat模型
ollama pull llama2:7b-chat

您可以选择其他模型，详见这里。

此外，我们还需要使用GPT4All的嵌入模型。

安装LangChain CLI

pip install -U langchain-cli

创建新项目

langchain app new my-app --package rag-chroma-private

添加到现有项目

langchain app add rag-chroma-private

在server.py文件中添加以下代码：

from rag_chroma_private import chain as rag_chroma_private_chain

add_routes(app, rag_chroma_private_chain, path="/rag-chroma-private")

配置LangSmith（可选）

LangSmith帮助我们追踪、监控和调试LangChain应用：

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

启动LangServe实例

langchain serve

服务器运行在http://localhost:8000。访问http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，访问http://127.0.0.1:8000/rag-chroma-private/playground使用Playground。

代码示例

创建并添加文档到向量数据库的代码示例：

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-chroma-private")

response = runnable({
  "query": "What are agents in AI?",
  "documents": [
    "https://example.com/blog/post-about-agents"
  ]
})

print(response)

常见问题和解决方案

  1. 访问限制问题：由于某些地区的网络限制，可能需要使用代理服务访问API。建议开发者配置相应的代理服务，以保证系统的稳定性。
  2. 模型加载速度慢：模型的下载和加载可能较慢，建议使用高带宽网络和高性能服务器。
  3. 调试困难：通过LangSmith可以有效地追踪和调试应用，确保系统稳定运行。

总结和进一步学习资源

通过本文，我们详细介绍了如何使用LangChain、Chroma、Ollama和GPT4All创建私有问答系统。希望这些内容能帮助您打造高效的AI应用。

进一步学习资源

参考资料

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