Langchainrb_rails 开源项目教程

Langchainrb_rails 开源项目教程

1、项目介绍

Langchainrb_rails 是一个为 Rails 应用提供 AI 功能的 Ruby gem。它允许开发者在 Rails 应用中快速集成 OpenAI 的强大功能，如问题回答和向量搜索。通过简单的配置和几行代码，开发者可以在几分钟内为 Rails 应用添加 AI 功能。

2、项目快速启动

安装

首先，通过 Bundler 将 gem 添加到你的 Rails 应用的 Gemfile 中：

bundle add langchainrb_rails

如果没有使用 Bundler，可以通过以下命令手动安装 gem：

gem install langchainrb_rails

配置

使用 Pgvector（需要 Postgres 11+）

运行 Rails 生成器以将向量搜索添加到你的 ActiveRecord 模型中：

rails generate langchainrb_rails:pgvector --model=Product --llm=openai

这将添加所需的依赖项到你的 Gemfile，创建 config/initializers/langchainrb_rails.rb 初始化文件，生成数据库迁移，并在 ActiveRecord 模型中添加必要的代码以启用向量搜索。

接下来，安装依赖并迁移数据库：

bundle install && rails db:migrate

设置 OpenAI API 密钥的环境变量：

export OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key

生成模型的嵌入：

Product.embed

使用

问题回答

使用 ask 方法进行问题回答：

Product.ask("list the brands of shoes that are in stock")

相似性搜索

使用 similarity_search 方法进行相似性搜索：

Product.similarity_search("t-shirt")

3、应用案例和最佳实践

应用案例

Langchainrb_rails 可以用于各种应用场景，如：

• 电商网站：通过 AI 回答用户关于产品的问题，提供个性化的购物建议。
• 知识库：构建一个智能问答系统，帮助用户快速找到所需信息。
• 客户支持：自动回答常见问题，减轻客服压力。

最佳实践

• 优化嵌入生成：根据业务需求，自定义 as_vector 方法以生成更准确的嵌入。
• 批量处理：在生成嵌入时，考虑使用批量处理以提高效率。
• 监控和日志：定期监控 API 使用情况，并记录日志以便分析和优化。

4、典型生态项目

Langchainrb_rails 可以与其他开源项目结合使用，以增强功能和性能：

• Pgvector：用于在 Postgres 中存储和查询向量数据。
• Pinecone：一个高性能的向量数据库，适用于大规模数据集。
• Qdrant：另一个高性能的向量搜索引擎，支持实时搜索和推荐。

通过结合这些生态项目，开发者可以构建更强大和灵活的 AI 应用。