利用Ollama和OpenAI实现多查询RAG检索

在这篇文章中，我们将探讨如何结合使用Ollama和OpenAI的多查询检索技术（RAG）来增强信息检索的准确性和效率。多查询检索器是一种查询转换的例子，它基于用户的输入查询生成多个不同视角的查询。对于每个查询，系统检索一组相关文档，并合并所有查询的独特联合体以进行答案合成。

技术背景介绍

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索与生成的技术，它通过在生成答案之前检索相关文档来提高回答的准确性。这种方法在对复杂问题进行回答时尤其有用，因为它可以访问更多的信息。

核心原理解析

多查询检索器通过对初始查询进行多个转换，生成多个视角的查询。这些查询被发送到检索系统，从而获得多个相关文档集合。最终，这些文档集合的联合体用于生成回答。我们使用一个私有的、本地部署的LLM进行查询生成，以避免过多调用大型LLM API；而更具挑战性的答案生成任务则交给OpenAI的模型处理。

代码实现演示

下面是如何使用该模板配置环境并运行查询的示例代码：

环境设置

首先，你需要下载Ollama并配置环境，选择合适的LLM模型，例如zephyr：

# 下载并设置Ollama
ollama pull zephyr

# 设置环境变量以访问OpenAI模型
export OPENAI_API_KEY='your-openai-api-key'

项目设置

安装LangChain CLI并设置项目：

# 安装LangChain命令行工具
pip install -U langchain-cli

# 创建新的LangChain项目
langchain app new my-app --package rag-ollama-multi-query

# 或者添加到现有项目
langchain app add rag-ollama-multi-query

将下列代码添加到server.py文件中：

from rag_ollama_multi_query import chain as rag_ollama_multi_query_chain

# 添加路由用于RAG功能
add_routes(app, rag_ollama_multi_query_chain, path="/rag-ollama-multi-query")

启动服务

运行LangServe实例：

langchain serve

这将启动一个本地的FastAPI应用程序，你可以在 http://localhost:8000 进行访问和测试。

应用场景分析

这种结合Ollama与OpenAI的RAG技术特别适用于需要高准确性和广泛信息访问的应用场景，比如复杂学术问题解答、专业领域知识库查询等。

实践建议

• 确保在私有环境中使用合适的LLM，以减少对开放API的依赖。
• 利用LangSmith进行应用的实时监控和优化，以确保高效的运行和调试。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。
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