使用Weaviate和LangChain实现RAG (检索增强生成)

在现代的AI应用中，RAG（检索增强生成）技术通过将生成模型与外部知识库结合，提供了一个强大的信息检索和处理方法。本次分享将会介绍如何使用Weaviate作为知识库，并结合LangChain实现一个RAG应用。

技术背景介绍

RAG技术通过结合生成式AI和检索系统，能够在大规模语料库中找到相关信息来增强生成模型的回答精确度。Weaviate是一个灵活且可扩展的向量数据库，非常适合用于RAG系统中的知识存储。

核心原理解析

Weaviate数据库可以存储和检索高维向量数据，这使得它成为支持语义搜索的理想解决方案。在RAG系统中，输入会被用于检索相关文档，这些文档随后会被提供给生成模型，辅助生成上下文相关的回答。

代码实现演示

以下是如何设置和使用Weaviate与LangChain实现RAG的步骤：

环境配置

首先，需要设置环境变量以访问OpenAI和Weaviate模型：

export OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key
export WEAVIATE_ENVIRONMENT=your-weaviate-env
export WEAVIATE_API_KEY=your-weaviate-api-key

接下来，安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

项目创建

创建一个LangChain项目并安装rag-weaviate包：

langchain app new my-app --package rag-weaviate

或者在现有项目中添加：

langchain app add rag-weaviate

代码集成

在你的server.py文件中添加以下代码以设置RAG链：

from rag_weaviate import chain as rag_weaviate_chain
from langserve import add_routes

# 将Weaviate RAG链添加到FastAPI应用
add_routes(app, rag_weaviate_chain, path="/rag-weaviate")

LangSmith配置（可选）

为了更好地监控和调试LangChain应用，可以配置LangSmith：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=your-langchain-api-key
export LANGCHAIN_PROJECT=your-project  # 如果没有指定，默认为"default"

启动服务

在项目目录下，启动LangServe实例：

langchain serve

服务将在本地运行，访问地址为http://localhost:8000，所有模板可以在http://127.0.0.1:8000/docs查看。可以通过http://127.0.0.1:8000/rag-weaviate/playground访问游乐场。

代码调用示例

通过代码访问模板：

from langserve.client import RemoteRunnable

# 创建RemoteRunnable实例来调用RAG服务
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-weaviate")

应用场景分析

这种结合可以被应用于各种需要上下文相关信息生成的场景中，比如智能客服、图书问答、用户查询等，以增强生成文本的准确性和上下文关联性。

实践建议

1. 确保OpenAI API和Weaviate API的密钥安全存储。
2. 通过LangSmith监控请求与响应，提高系统的响应速度与准确性。
3. 定期更新Weaviate中的知识库，确保数据的时效性。

通过这种方法，你可以创建一个强大的信息检索和生成系统。如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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