Langchain.rb for Rails 使用指南

Langchain.rb for Rails 使用指南

langchainrb_rails 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/langchainrb_rails

1. 项目介绍

Langchain.rb for Rails 是一个开源项目，旨在帮助 Rails 开发者快速将 AI 功能集成到他们的应用中。这个项目利用了 OpenAI 的技术，通过向量搜索在 Rails 应用中实现问答和相似性搜索功能。它支持多种向量数据库，如 PostgreSQL 的 PgVector、Pinecone 和 Qdrant，使得开发者可以根据自己的需求选择合适的后端。

2. 项目快速启动

安装

首先，将 langchainrb_rails 添加到你的 Rails 应用的 Gemfile 中：

gem 'langchainrb_rails'

然后执行以下命令安装依赖项：

bundle install

配置

在配置文件 config/initializers/langchainrb_rails.rb 中设置 OpenAI API 密钥：

ENV['OPENAI_API_KEY'] = 'your_openai_api_key'

创建向量搜索

使用 Rails 生成器为你的模型添加向量搜索能力。以下是使用 PostgreSQL 的 PgVector 的示例：

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

执行数据库迁移：

rails db:migrate

生成向量

为你的模型生成向量：

Product.embed!

使用问答功能

使用模型中的 ask 方法进行问答：

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

使用相似性搜索

使用模型中的 similarity_search 方法进行相似性搜索：

similar_products = Product.similarity_search("t-shirt")
puts similar_products

3. 应用案例和最佳实践

在电子商务平台中，可以使用 Langchain.rb for Rails 提供的问答功能来改善用户查询体验。例如，用户可以询问哪些商品有库存，系统可以即时回答。

在推荐系统中，可以利用相似性搜索功能为用户推荐类似的产品，提高用户满意度和购买转化率。

4. 典型生态项目

Langchain.rb for Rails 可以与 Rails 社区的其他项目配合使用，例如：

• 使用 Devise 进行用户认证。
• 集成 Sidekiq 或 Resque 进行后台任务处理。
• 利用 ActiveAdmin 或 RailsAdmin 进行后台管理。

通过这些项目的结合，可以构建一个功能完整且具有智能搜索能力的 Rails 应用。

langchainrb_rails 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/langchainrb_rails