探索RAG技术与SingleStoreDB：构建智能应用的实用指南

最新推荐文章于 2025-12-17 15:36:40 发布

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探索RAG技术与SingleStoreDB：构建智能应用的实用指南

引言

随着人工智能技术的发展，信息检索及生成（RAG）正在成为一种热门技术，它可以通过结合信息检索和生成来提供丰富的应用场景。使用SingleStoreDB作为向量存储，与OpenAI模型结合，能帮助我们构建更为智能和高效的应用。本篇文章将带领你了解如何设置环境并使用rag-singlestoredb模板进行开发。

主要内容

环境搭建

要开始使用rag-singlestoredb模板，需要配置SingleStoreDB和OpenAI API。确保设置了SINGLESTOREDB_URL，格式如下：

admin:password@svc-xxx.svc.singlestore.com:port/db_name

此外，还需要设置OPENAI_API_KEY以访问OpenAI模型。

初始化项目

首先，确保安装了LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

然后，创建一个新的LangChain项目并将rag-singlestoredb作为唯一的包：

langchain app new my-app --package rag-singlestoredb

如果是现有项目，只需运行：

langchain app add rag-singlestoredb

并在server.py中添加以下代码：

from rag_singlestoredb import chain as rag_singlestoredb_chain

add_routes(app, rag_singlestoredb_chain, path="/rag-singlestoredb")

配置LangSmith（可选）

LangSmith可以帮助我们追踪、监控和调试LangChain应用。注册LangSmith账号后，配置如下环境变量：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 可选，默认为 "default"

启动应用

在项目目录下启动LangServe实例：

langchain serve

这将启动一个运行在本地的FastAPI应用，访问地址为http://localhost:8000。所有模板可在http://127.0.0.1:8000/docs查看，游乐场地址为http://127.0.0.1:8000/rag-singlestoredb/playground。

代码示例

下面是一个简单的代码示例，展示如何从代码中访问我们的RAG模型：

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-singlestoredb")

# 使用API代理服务提高访问稳定性

常见问题和解决方案

网络访问问题：在某些地区，你可能会遇到API访问不稳定的问题，这时可以考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。
连接设置错误：确保SINGLESTOREDB_URL和OPENAI_API_KEY的正确性，错误的配置将导致连接失败。

总结和进一步学习资源

通过本文，我们了解了如何使用rag-singlestoredb模板结合SingleStoreDB和OpenAI进行应用开发。接下来，可以尝试去探索LangChain的其他功能，或深入研究如何优化RAG操作。

更多资源可以参考以下链接：

参考资料

LangChain官方文档
SingleStoreDB官方文档
OpenAI API参考文档

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