【深入浅出RAG】LangChain与Redis联姻！通过RAG模板打造Redis集成方案

发布日期：2024-06-11 07:03:12 浏览次数： 3696

作者：AI模数师

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近几年互联网的发展，让 Redis 在缓存方案已经成为了绝对的王者。大量的生产环境中，Redis 提供了一种可扩展的、可靠的缓存方案，已经应用在大量的数据读取场景中，但是在未来以 AI 为核心的生产环境中，Redis 需要如何跟 Agent 或者 RAG 进行结合？

LangChain 为开发者创建和部署API 提供了一种新的方法。通过 LangChain 检索增强生成（RAG）模板，可以轻松整合Redis，提升了架构的开发效率和扩展性。

当今的 AI 开发者在模型提供者、数据库和开发框架（如 LangChain）等技术选择上面临大量选择。但如果要达到生产的要求，并不是那么简单。

为了减少部署 API 的额外成本，LangChain 通过 LangServe 提供了一系列可部署的架构模版。这些模板包括特定工具的链、大型语言模型（LLM）特定的链和技术特定的链。使用 FastAPI 将基于 LLM 的链或代理转换为 REST API，可以快速打造可部署的生产环境。

Redis 与 LangChain 共同提供了 Redis RAG 模板，这是一个整合的程序包，用于创建可提供一致性的、由 LLM 驱动的聊天应用程序。

通过使用 Redis 作为向量数据库，这个模板确保了快速的上下文检索和有根据的提示构建，这对于响应迅速和精确的 AI 响应至关重要。

使用 RAG 模板打造 RAG 程序

Redis RAG 模板为开发者提供了一个 REST API，比如与公共财务的 PDF 文档（如 Nike 的 10-K 申报）进行聊天。该应用程序使用：

FastAPI 和 Uvicorn 通过 HTTP 提供客户端请求服务
UnstructuredFileLoader 将 PDF 文档解析为原始文本
RecursiveCharacterTextSplitter 将文本分割成较小的块
来自 HuggingFace 的 'all-MiniLM-L6-v2' 句子转换器，将文本块嵌入到向量中
Redis 作为向量数据库，用于实时上下文检索
OpenAI 的 'gpt-3.5-turbo-16k' LLM 生成对用户查询的答案

要使用模板运行 RAG 应用程序，您将需要两件事：

一个运行中的 Redis 实例（Redis Cloud 或本地 Redis Stack）
一个 OpenAI API 密钥

以下是使用模板本地构建的步骤：

环境设置：设置 OpenAI API 密钥和 Redis 环境变量：或者设置 REDIS_URL 环境变量而不是各个组件。

export OPENAI_API_KEY=<your_openai_api_key>export REDIS_HOST=<your_redis_host>export REDIS_PORT=<your_redis_port>export REDIS_USER=<your_redis_user>export REDIS_PASSWORD=<your_redis_password>

创建并激活 Python3.9 虚拟环境：

python3.9 -m venv lc-templatesource lc-template/bin/activate

安装 LangChain CLI 和 Pydantic：

pip install -U langchain-cli pydantic==1.10.13

创建一个新的 LangChain 项目：
运行下面的 LangChain CLI 命令创建一个名为 test-rag 的新目录。
当提示安装模板时，选择是选项：y 。这一步将在 ./test-rag/packages 目录下下载 rag-redis 模板内容，并尝试安装 Python 需求。
```
langchain app new test-rag --package rag-redis
```
提取源数据：
这可能需要几分钟。ingest.py 脚本执行一个管道，如下所示，该管道加载源 PDF 文档，将文本转换为较小的块，使用 HuggingFace 句子转换器模型创建文本嵌入，并将数据加载到 Redis 中。
```
cd test-rag/packages/rag-redispython ingest.py
```
使用 LangServe 服务 FastAPI 应用程序：
```
cd../ &&cd..langchain serve
```
在端口 8000 上访问 API。
启动后，您应该看到以下输出：
导航到 http://127.0.0.1:8000/docs 查看文档。
访问 http://127.0.0.1:8000/rag-redis/playground 以使用测试程序，如下所示：