利用RAG自检技术提升信息检索的全新视角

最新推荐文章于 2025-12-13 14:27:32 发布

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#jenkins #运维 #python

引言

在当今信息爆炸的时代，如何高效地从海量数据中检索出有用信息成为了技术领域的一大挑战。最近，RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术逐渐受到关注，其通过结合检索系统与生成模型，为复杂信息查询提供了全新的解决方案。本篇文章将介绍如何利用RAG自检技术，将非结构化查询自动转换为结构化查询，并结合Elasticsearch实现高效信息检索。

主要内容

什么是RAG自检技术？

RAG自检技术是一种通过大型语言模型（LLM）将非结构化查询自动转化为结构化查询的方法。该技术利用LLM的强大理解能力，将用户模糊的自然语言输入转变为易于计算机处理的查询语句，从而提高检索效率和准确性。

环境搭建

在本教程中，我们将使用OpenAI模型和Elasticsearch向量存储。对于其他LLM或向量存储，该方法也同样适用。

配置OpenAI API

首先，我们需要设置OpenAI API密钥以访问OpenAI模型：

export OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>

连接Elasticsearch实例

使用以下环境变量连接到Elasticsearch实例：

export ELASTIC_CLOUD_ID=<CLOUD_ID>
export ELASTIC_USERNAME=<CLOUD_USERNAME>
export ELASTIC_PASSWORD=<CLOUD_PASSWORD>

如果你在本地开发中使用Docker，可以这样配置：

export ES_URL="http://localhost:9200"
docker run -p 9200:9200 -e "discovery.type=single-node" -e "xpack.security.enabled=false" -e "xpack.security.http.ssl.enabled=false" docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.9.0

使用步骤

首先确保安装了LangChain CLI：

pip install -U "langchain-cli[serve]"

创建一个新的LangChain项目：

langchain app new my-app --package rag-self-query

对于已存在的项目，只需添加：

langchain app add rag-self-query

在server.py文件中添加以下代码以配置路由：

from rag_self_query import chain

add_routes(app, chain, path="/rag-elasticsearch")

执行以下命令以将数据加载到向量存储中：

python ingest.py

代码示例

下面是一个完整的代码示例，展示了如何使用RAG自检技术执行信息检索：

from langserve.client import RemoteRunnable

# 初始化远程可运行对象
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-self-query")

# 进行查询（注意使用API代理服务提高访问稳定性）
response = runnable.run(query="What is the capital of France?")
print(response)