使用MongoDB和OpenAI实现高效的RAG模型:完整指南

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

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:

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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