利用Lantern和LangChain实现高效的RAG（Retrieval-Augmented Generation）

为了在AI应用中实现高效的信息检索及生成（RAG），我们可以使用Lantern数据库与LangChain库。Lantern是一个构建于PostgreSQL之上的开源向量数据库，能够在数据库内部实现向量搜索和嵌入生成。本文将展示如何配置和使用这些工具。

技术背景介绍

RAG是一种结合信息检索和文本生成的技术，广泛应用于问答系统、对话生成等场景。在这里，我们将使用Lantern数据库来存储和检索嵌入向量，并通过LangChain进行链式调用，实现高性能的RAG操作。

核心原理解析

Lantern允许我们在PostgreSQL数据库中存储和搜索向量数据，能够高效地实现基于内容的检索。与OpenAI的嵌入模型结合，可以实现对文档的高效搜索和匹配。LangChain提供了便捷的链式调用接口，让我们能够轻松地集成和管理这些操作。

代码实现演示

环境搭建

首先，我们需要设置相应的环境变量，以便访问OpenAI模型和Lantern项目：

export LANTERN_URL=your-lantern-url
export LANTERN_SERVICE_KEY=your-service-key
export OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key

创建Lantern数据库

如果还没有创建Lantern数据库，可以按照以下步骤操作。前往Lantern官网创建数据库，然后在喜欢的SQL客户端中运行以下脚本：

-- 创建一个文档表
create table documents (
  id uuid primary key,
  content text, -- 对应于Document.pageContent
  metadata jsonb, -- 对应于Document.metadata
  embedding REAL[1536] -- 1536适用于OpenAI的嵌入向量，可根据需要修改
);

-- 创建一个搜索文档的函数
create function match_documents (
  query_embedding REAL[1536],
  filter jsonb default '{}'
) returns table (
  id uuid,
  content text,
  metadata jsonb,
  similarity float
) language plpgsql as $$
#variable_conflict use_column
begin
  return query
  select
    id,
    content,
    metadata,
    1 - (documents.embedding <=> query_embedding) as similarity
  from documents
  where metadata @> filter
  order by documents.embedding <=> query_embedding;
end;
$$;

安装LangChain CLI

pip install -U langchain-cli

创建一个新的LangChain项目并安装rag-lantern包：

langchain app new my-app --package rag-lantern

代码实现

在server.py文件中添加以下内容：

from rag_lantern.chain import chain as rag_lantern_chain

add_routes(app, rag_lantern_chain, path="/rag-lantern")

启动服务

如果在当前目录下，可以直接启动LangServe实例：

langchain serve

服务将在本地运行，访问地址为：http://localhost:8000。所有模板可以在http://127.0.0.1:8000/docs查看，测试页面在http://127.0.0.1:8000/rag-lantern/playground。

远程调用示例

from langserve.client import RemoteRunnable

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

应用场景分析

这种基于Lantern和LangChain的RAG技术，可以广泛应用于各类问答系统、智能客服、信息检索系统等场景，极大地提高了数据处理效率和响应速度。

实践建议

1. 定期更新数据库中的文档，确保检索结果的准确性和时效性。
2. 优化嵌入向量的生成和检索算法，以进一步提升系统性能。
3. 充分利用LangChain的监控和调试功能，及时发现并解决潜在问题。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。