使用RAG-Chroma与OpenAI构建高效问答系统

在AI驱动的应用场景中，检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)是一种强大的技术，可以提升问答系统的精度和效能。在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用Chroma与OpenAI结合，构建一个基于RAG的问答系统。

技术背景介绍

RAG是一种结合信息检索（IR）和自然语言生成（NLG）的技术。它通过先检索与问题相关的信息，然后生成答案，提高了问答系统的准确性和相关性。Chroma作为一种高效的向量存储引擎，可以帮助我们快速索引和检索大规模文本数据。

核心原理解析

核心思想是利用Chroma存储和检索文本向量，然后通过OpenAI的强大生成能力回答用户问题。流程如下：

1. 向量化文本：将文本转换为机器可理解的向量形式。
2. 索引和检索：使用Chroma高效索引文本数据，并在接收问题时快速检索相关向量。
3. 增强生成：使用OpenAI从检索到的相关信息中生成高质量回答。

代码实现演示(重点)

以下是实现RAG-Chroma的完整代码示例：

import openai
from rag_chroma import chain as rag_chroma_chain
from langserve.client import RemoteRunnable

# 配置OpenAI客户端
client = openai.OpenAI(
    base_url='https://yunwu.ai/v1',  # 国内稳定访问
    api_key='your-api-key'
)

# 设置环境变量以便与LangChain和LangSmith交互
import os
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'your-api-key'
os.environ['LANGCHAIN_TRACING_V2'] = 'true'
os.environ['LANGCHAIN_API_KEY'] = 'your-langchain-api-key'
os.environ['LANGCHAIN_PROJECT'] = 'default'

# 启动FastAPI服务
def start_server():
    # 启动LangChain服务
    os.system("langchain serve")

# 创建并运行RemoteRunnable
def run_rag_chroma():
    runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-chroma")
    response = runnable.run({"question": "What is the impact of AI on modern education?"})
    print(response)

if __name__ == "__main__":
    start_server()

# 在 http://localhost:8000/docs 查看所有模板
# 在 http://127.0.0.1:8000/rag-chroma/playground 访问操作界面

在这个示例中，我们首先配置了OpenAI的客户端，并且设置了LangChain和LangSmith的环境变量，接着启动FastAPI服务，这样我们即可在本地运行并利用RAG-Chroma进行问答。

应用场景分析

这种架构适用于需要从大量非结构化数据中提取信息并生成回答的场景，例如：

• 教育领域：为学生提供快速准确的知识点解析。
• 医疗咨询：帮助患者更好地理解常见病症和治疗方案。
• 企业知识管理：员工快速获取公司内部知识库的信息。

实践建议

1. 数据准备：确保向量化的数据具有足够的语义信息，以提高检索和生成的相关性。
2. 优化性能：使用Chroma进行向量检索时，可通过参数调优提高查询速度和精度。
3. 持续监控：利用LangSmith等工具定期监控系统性能和准确性，及时调整模型参数。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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