引言
在现代人工智能应用中，结合信息检索和生成的RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术正逐渐成为主流。本文介绍一个强大的RAG实现模板——RAG-Chroma-Private。此模板无需依赖外部API，利用Ollama LLM、GPT4All进行嵌入，并使用Chroma作为向量存储。本文旨在帮助开发者快速入门使用这一模板来增强应用的文本生成能力。
主要内容
1. 环境搭建
首先，下载并安装Ollama。根据这里的说明进行操作。你可以选择合适的LLM，这里我们使用llama2:7b-chat，可以通过命令ollama pull llama2:7b-chat获取。
此模板还使用了GPT4All嵌入。确保你的环境中有LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
2. 初始化项目
创建一个新的LangChain项目，并安装rag-chroma-private：
langchain app new my-app --package rag-chroma-private
将其添加到现有项目中：
langchain app add rag-chroma-private
在你的server.py文件中添加以下代码以使用模板：
from rag_chroma_private import chain as rag_chroma_private_chain
add_routes(app, rag_chroma_private_chain, path="/rag-chroma-private")
3. 使用LangSmith进行追踪和监控
你可以选择配置LangSmith以帮助追踪、监控和调试LangChain应用。注册LangSmith并设置环境变量：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 如果未指定，默认为"default"
4. 启动服务
在项目目录中，可以通过以下命令启动LangServe实例：
langchain serve
这将在本地启动FastAPI应用，访问地址为http://localhost:8000。查看所有模板文档：http://127.0.0.1:8000/docs。
代码示例
以下是一个简单的代码示例，展示如何从代码中访问模板：
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")
常见问题和解决方案
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访问受限问题：某些地区可能存在网络限制影响访问外部服务，这时可以考虑使用API代理服务。
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环境配置问题：确保所有依赖项正确安装，特别是Ollama和LangChain CLI。
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键错误：如果使用LangSmith进行追踪，请确保API密钥和项目信息正确配置。
总结和进一步学习资源
通过使用RAG-Chroma-Private模板，开发者可以高效地在本地实现RAG应用，无需依赖外部API。这不仅提高了系统的稳定性和响应速度，还增强了应用的隐私性。对于想要深入了解的开发者，建议参考以下资源：
参考资料
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