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rag-mongo

这个模板使用MongoDB和OpenAI执行RAG。

环境设置​

您应该导出两个环境变量，一个是您的MongoDB URI，另一个是您的OpenAI API密钥。 如果您没有MongoDB URI，请参阅底部的“设置Mongo”部分以了解如何操作。

export MONGO_URI=...
export OPENAI_API_KEY=...

用法​

要使用此包，您首先应该安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

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

langchain app new my-app --package rag-mongo

如果要将其添加到现有项目中，只需运行：

langchain app add rag-mongo

并将以下代码添加到您的server.py文件中：

from rag_mongo import chain as rag_mongo_chain

add_routes(app, rag_mongo_chain, path="/rag-mongo")

如果要设置摄取管道，可以将以下代码添加到您的server.py文件中：

from rag_mongo import ingest as rag_mongo_ingest

add_routes(app, rag_mongo_ingest, path="/rag-mongo-ingest")

（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"

如果您尚未拥有要连接的Mongo搜索索引，请在继续之前查看下面的MongoDB设置部分。

如果您已经拥有要连接的MongoDB搜索索引，请编辑rag_mongo/chain.py中的连接详细信息。

如果您在此目录中，则可以直接启动LangServe实例：

langchain serve

这将启动FastAPI应用程序，服务器在本地运行，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-mongo/playground上访问playground

我们可以使用以下代码从代码中访问模板：

from langserve.client import RemoteRunnable

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

有关更多上下文，请参阅此笔记本。

MongoDB设置​

如果您需要设置MongoDB帐户并摄取数据，请执行以下步骤。 我们首先遵循标准的MongoDB Atlas设置说明此处。

  1. 创建一个帐户（如果尚未完成）
  2. 创建一个新项目（如果尚未完成）
  3. 找到您的MongoDB URI。

可以通过转到部署概述页面并连接到您的数据库来完成此操作

然后查看可用的驱动程序

显示用于连接到数据库的MongoDB Atlas驱动程序部分的屏幕截图。

其中我们将看到我们的URI列出

显示连接说明中MongoDB URI示例的屏幕截图。

然后将其设置为本地环境变量：

export MONGO_URI=...
  1. 让我们还为OpenAI设置一个环境变量（我们将其用作LLM）
export OPENAI_API_KEY=...
  1. 现在让我们摄取一些数据！我们可以通过进入此目录并运行ingest.py中的代码来实现，例如：
python ingest.py

请注意，您可以（也应该！）将其更改为摄取您选择的数据

  1. 现在我们需要在我们的数据上设置一个向量索引。

我们首先可以连接到我们的数据库所在的集群

显示MongoDB Atlas界面上显示集群概述的屏幕截图，其中有一个“连接”按钮。

然后我们可以导航到列出所有集合的位置

显示MongoDB Atlas界面上显示数据库内的集合概述的屏幕截图。

然后我们可以找到我们想要的集合并查看该集合的搜索索引

显示MongoDB Atlas中特定集合的搜索索引部分的屏幕截图。

那可能是空的，我们想创建一个新的：

在MongoDB Atlas中突出显示“创建索引”按钮的屏幕截图。

我们将使用JSON编辑器来创建它

显示MongoDB Atlas中创建搜索索引的JSON编辑器选项的屏幕截图。

然后我们将粘贴以下JSON：

 {
   "mappings": {
     "dynamic": true,
     "fields": {
       "embedding": {
         "dimensions": 1536,
         "similarity": "cosine",
         "type": "knnVector"
       }
     }
   }
 }

显示MongoDB Atlas中搜索索引的JSON配置的屏幕截图。

然后，点击“下一步”，然后点击“创建搜索索引”。这可能需要一点时间，但是您应该可以在数据上拥有一个索引！