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rag-astradb

这个模板将使用Astra DB（AstraDB向量存储类）执行RAG。

环境设置​

需要一个Astra DB数据库；免费版即可。

  • 您需要数据库的API端点（例如https://0123...-us-east1.apps.astra.datastax.com）...
  • ...以及一个令牌（AstraCS:...）。

还需要一个OpenAI API密钥。请注意，默认情况下，此演示仅支持OpenAI，除非您调整代码。

通过环境变量提供连接参数和密钥。有关变量名称，请参考.env.template。

用法​

要使用此软件包，您首先应该安装LangChain CLI：

pip install -U "langchain-cli[serve]"

要创建一个新的LangChain项目并将其安装为唯一的软件包，可以执行以下操作：

langchain app new my-app --package rag-astradb

如果要将其添加到现有项目中，只需运行：

langchain app add rag-astradb

并将以下代码添加到您的server.py文件中：

from astradb_entomology_rag import chain as astradb_entomology_rag_chain

add_routes(app, astradb_entomology_rag_chain, path="/rag-astradb")

（可选）现在让我们配置LangSmith。 LangSmith将帮助我们跟踪、监视和调试LangChain应用程序。 LangSmith目前处于私有测试版，您可以在此处注册。 如果您没有访问权限，可以跳过此部分

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 如果未指定，默认为"default"

如果您在此目录中，则可以直接启动LangServe实例：

langchain serve

这将在本地启动FastAPI应用程序，服务器正在本地运行，地址为 http://localhost:8000

我们可以在http://127.0.0.1:8000/docs上查看所有模板 我们可以在http://127.0.0.1:8000/rag-astradb/playground上访问playground

我们可以通过以下代码访问模板：

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-astradb")

参考​

具有LangServe链的独立存储库：此处。