**融合Lantern和LangChain：打造强力的RAG应用**-优快云博客

# 融合Lantern和LangChain：打造强力的RAG应用

在当今数据驱动的世界中，能够高效地检索和生成信息是至关重要的。今天，我们将探讨如何使用Lantern和LangChain结合起来，创建一个功能强大的检索增强生成（RAG）应用。这篇文章将指导你完成从环境设置到代码实现的每一个步骤。

## 引言

Lantern是一个构建于PostgreSQL之上的开源向量数据库，让你能够在数据库内执行向量搜索和嵌入生成。结合LangChain，一个简化复杂AI工作流的工具，我们可以轻松实现检索增强生成的功能。本篇文章的目标是帮助你搭建一个简单而有效的RAG应用。

## 主要内容

### 环境设置

在开始之前，请确保你已经设置了以下环境变量：

```bash
export OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>
export LANTERN_URL=<your-lantern-url>
export LANTERN_SERVICE_KEY=<your-lantern-service-key>

Lantern数据库设置

如果你还没有设置Lantern数据库，可以通过以下步骤完成：

访问 Lantern 创建你的数据库。

在SQL客户端中，执行以下SQL脚本来创建存储文档的表：

create table
  documents (
    id uuid primary key,
    content text, -- 对应Document.pageContent
    metadata jsonb, -- 对应Document.metadata
    embedding REAL[1536] -- 1536适用于OpenAI嵌入，可根据需要更改
  );

创建搜索文档的函数：

create function match_documents (
  query_embedding REAL[1536],
  filter jsonb default '{}'
) returns table (
  id uuid,
  content text,
  metadata jsonb,
  similarity float
) language plpgsql as $$
#variable_conflict use_column
begin
  return query
  select
    id,
    content,
    metadata,
    1 - (documents.embedding <=> query_embedding) as similarity
  from documents
  where metadata @> filter
  order by documents.embedding <=> query_embedding;
end;
$$;

安装LangChain CLI

确保安装最新的LangChain CLI，以帮助创建和管理我们的RAG应用：

pip install -U langchain-cli

使用LangChain项目

创建一个新的LangChain项目并安装rag-lantern作为唯一的包：

langchain app new my-app --package rag-lantern

如果你希望将此包添加到现有项目，只需运行：

langchain app add rag-lantern

然后在server.py中添加以下代码：

from rag_lantern.chain import chain as rag_lantern_chain
add_routes(app, rag_lantern_chain, path="/rag-lantern")

可选：配置LangSmith（适用于追踪和监控）

配置LangSmith以帮助我们追踪和调试LangChain应用：

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

代码示例

以下是一个完整的代码示例，用于启动FastAPI应用并运行RAG应用：

langchain serve

这将在本地启动FastAPI应用，您可以通过http://localhost:8000访问。

常见问题和解决方案

网络请求超时：由于某些地区的网络限制，您可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。
嵌入维度不匹配：确保数据库中的嵌入维度与使用的模型一致，否则会导致错误。

总结及进一步学习资源

通过本文，我们已经成功搭建了一个使用Lantern和LangChain的RAG应用。如果你想了解更多关于Lantern和LangChain的信息，可以查看以下资源：

参考资料

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