引言

在当今日益复杂的信息时代，生成准确、相关的答案对各种应用至关重要。RAG（Retrieval Augmented Generation）技术通过结合信息检索和生成模型，提供了一个强大的框架来应对这一挑战。本篇文章将详细介绍如何利用Ollama与OpenAI配合实现RAG多查询检索，帮助开发者使用多查询检索器来提高答案生成的准确性和广泛性。

主要内容

什么是RAG多查询检索？

RAG多查询检索是一种增强信息检索的方法，通过从不同视角对用户输入进行查询转换，生成多个查询。每个查询都会检索一组相关文档，并将所有查询获得的文档进行去重合并，便于后续的答案合成。

Ollama与OpenAI的结合

• 查询生成：使用本地私有的小型语言模型（LLM）Ollama进行查询生成，以减少对更大模型API的过多调用。
• 答案合成：使用OpenAI模型进行复杂的答案合成任务。这种组合利用了小模型的高效性和大模型的强大能力。

环境设置

在开始之前，需要完成环境设置：

1. 下载和设置Ollama：
   下载Ollama可以参照这里，并选择合适的LLM，例如使用zephyr：

   ollama pull zephyr
   

2. OpenAI API：
   确保设置OPENAI_API_KEY环境变量以访问OpenAI模型。

3. LangChain CLI：
   安装LangChain CLI工具：

   pip install -U langchain-cli
   

使用说明

创建和使用项目

• 创建新的LangChain项目并安装此包：

  langchain app new my-app --package rag-ollama-multi-query
  

• 如果已有项目，添加此包：

  langchain app add rag-ollama-multi-query
  

• 编写server.py文件：

  from rag_ollama_multi_query import chain as rag_ollama_multi_query_chain
  
  add_routes(app, rag_ollama_multi_query_chain, path="/rag-ollama-multi-query")
  

启动服务

运行以下命令以启动本地服务器：

langchain serve

访问地址：http://localhost:8000

代码示例

以下是一个简单的代码示例，展示如何使用这个模板进行RAG多查询检索：

from langserve.client import RemoteRunnable

# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://{AI_URL}/rag-ollama-multi-query")

response = runnable.invoke({
    "query": "What are the latest advancements in AI?"
})
print(response)

常见问题和解决方案

网络访问限制

在某些地区，访问OpenAI API可能受到限制。这时，可以考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性。

性能优化

对于查询生成，选择合适的本地模型（如Ollama的不同版本）可以显著提高性能。同时，通过配置LangSmith，可以更好地追踪和调试应用。

总结与进一步学习资源

RAG多查询检索通过结合Ollama和OpenAI，实现了更高效且智能的答案生成。开发者可以通过本文提供的指南，轻松在自己的项目中实现这一功能。

进一步学习资源

• Ollama官方文档
• OpenAI API指南
• LangChain项目文档

参考资料

• OpenAI文档：https://beta.openai.com/docs/
• Ollama下载指南：https://ollama.com/download
• LangChain相关：https://langchain.com/docs/

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