引言

在现代应用中，增强检索生成（RAG）模型可以显著提高信息检索和处理的效率。本文将介绍如何使用 rag-mongo 模板结合 MongoDB 和 OpenAI 来实现一个RAG系统。我们将探讨如何设置环境、构建项目，并使用LangChain来管理整个流程。此外，我们还会解决常见问题，并提供进一步学习的资源。

主要内容

环境配置

开始之前，请确保您的环境中已设置以下环境变量：

export MONGO_URI=...         # 您的MongoDB URI
export OPENAI_API_KEY=...    # 您的OpenAI API密钥

如果您还没有MongoDB URI，请按照下文的MongoDB设置部分进行操作。

使用指南

安装LangChain CLI

首先，您需要安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建新项目

要创建一个新的LangChain项目并安装rag-mongo：

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

添加到现有项目

如果想将rag-mongo添加到现有项目中：

langchain app add rag-mongo

在server.py文件中添加以下代码：

from rag_mongo import chain as rag_mongo_chain

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

设置数据摄取管道

如果需要设置数据摄取管道，在server.py中添加：

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可以帮助您跟踪和调试LangChain应用程序：

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

启动LangServe

一旦配置完毕，可以通过以下命令启动LangServe实例：

langchain serve

这会在本地启动FastAPI应用，您可以通过http://localhost:8000进行访问。

MongoDB设置

创建MongoDB账户及项目

按照MongoDB Atlas的标准步骤创建账户和项目。

配置向量索引

在您的数据集上设置向量索引：

1. 连接到集群并导航到集合。

2. 创建新的搜索索引，使用以下JSON：

   {
     "mappings": {
       "dynamic": true,
       "fields": {
         "embedding": {
           "dimensions": 1536,
           "similarity": "cosine",
           "type": "knnVector"
         }
       }
     }
   }
   

代码示例

以下是一个简单的Python代码示例，展示如何使用API代理服务访问API：

import os
import requests

# 使用API代理服务提高访问稳定性
API_ENDPOINT = "{AI_URL}/rag-mongo"

def query_rag_mongo_api(query):
    response = requests.post(API_ENDPOINT, json={"query": query}, headers={
        "Authorization": f"Bearer {os.environ['OPENAI_API_KEY']}"
    })
    return response.json()

result = query_rag_mongo_api("What is the capital of France?")
print(result)

常见问题和解决方案

• 无法访问API：某些地区可能存在网络限制，建议使用API代理服务以提高访问稳定性。
• 环境变量未找到：确保在运行项目前已正确设置所有环境变量。

总结与进一步学习资源

本文为您提供了使用rag-mongo模板构建RAG系统的基本步骤和实用的技巧。如果您希望进一步探索相关技术，建议访问以下资源：

• MongoDB官方文档
• OpenAI API参考
• LangChain GitHub库

参考资料

• MongoDB Atlas设置指南
• OpenAI API使用指南
• LangChain官方文档

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