langserve搭建方法


安装 langserver

pip install langserve

安装 langchain-cli

pip install langchain-cli

创建langserve脚手架

langchain app new 项目名

后续交互界面全回车,接着cd到 项目名 目录下开发即可

ps: 注意执行这条命令时确保电脑上安装了git,否则脚手架拉不下来就会报错


使用poetry管理包

完成上述步骤后可以看到脚手架中的 pyproject.toml 文件
在这里插入图片描述
这是一个poetry的管理文件,langchain脚手架后续将使用poetry作为包管理工具,poetry的安装使用方法可以参考这篇文章
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43721000/article/details/146427048


### 使用 LangChain 和 Ollama 构建 RAG 架构 #### 组件介绍 构建检索增强生成(RAG)系统涉及多个组件的协同工作。LangChain 提供了一系列工具和服务,使得这一过程更加简便。 - **LangChain 库**:作为 Python 和 JavaScript 的库,提供了多种接口和集成选项,允许创建复杂的链式处理逻辑[^1]。 - **LangServe**:该库支持将 LangChain 中定义的工作流轻松转换为 RESTful API 服务,便于与其他应用集成。 - **LangSmith 平台**:此平台专注于开发者的体验优化,提供调试、测试等功能,确保基于 LLM 框架的应用程序稳定可靠。 为了实现高效的文档检索功能,在上述基础上还需要引入 ChromaDB 或其他相似技术来存储并索引大量文本数据;而 Ollama 则负责利用预训练的语言模型完成最终的回答生成任务[^2]。 #### 实施步骤概述 以下是关于如何具体实施的一个简化版本: 安装必要的依赖项之后,首先初始化一个 LangChain 实例,并配置好连接到目标数据库的方式。接着设置查询管道,它会接收用户的输入请求并通过向量匹配算法找到最相关的几篇文档片段。最后一步是调用大型语言模型的服务端口传递上下文信息加上先前获取的知识摘要给定提示词从而得到完整的回复内容[^3]。 ```python from langchain import LangChain, DocumentRetriever, ModelAdapter import chromadb from ollama import LargeLanguageModelService # 初始化 LangChain 和 数据库客户端 lang_chain = LangChain() db_client = chromadb.Client() # 设置 文档检索器 和 大型语言模型适配器 doc_retriever = DocumentRetriever(db=db_client) model_adapter = ModelAdapter(llm_service=LargeLanguageModelService()) def rag_pipeline(user_query): # 获取相关文档片段 docs_snippets = doc_retriever.retrieve_documents(query=user_query) # 将用户问题连同检索到的信息一起发送至LLM进行回答生成 response = model_adapter.generate_response(context=" ".join(docs_snippets), prompt=user_query) return response ```
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