使用Vectara进行多查询RAG：从环境设置到项目集成的完整指南

引言

近年来，检索-生成（RAG）模型已成为自然语言处理（NLP）中的一个热门话题。本文将深入探讨如何通过Vectara执行多查询RAG，并一步步指导您从环境配置到项目集成的全过程。我们将展示如何利用LangChain CLI工具和Vectara API来实现这项功能。

主要内容

环境配置

在开始之前，我们需要确保正确设置了一些环境变量，以便访问OpenAI模型和Vectara API。这些环境变量包括：

• OPENAI_API_KEY：用于访问OpenAI模型的API密钥。
• VECTARA_CUSTOMER_ID
• VECTARA_CORPUS_ID
• VECTARA_API_KEY

请确保这些变量都已正确配置，以便程序能够正常运行。

安装LangChain CLI

首先，您需要安装LangChain CLI工具，这是一个有用的工具集，能够帮助您快速搭建和管理LangChain项目。

pip install -U langchain-cli

创建新项目

要创建一个新的LangChain项目并安装rag-vectara-multiquery包，可以执行以下命令：

langchain app new my-app