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：