將 RAG（檢索增強生成）與現代 Web 框架整合：實用指南

簡介

近年來，自然語言處理（NLP）領域見證了大型語言模型（LLM）及其在各個領域的應用的顯著發展。然而，法學碩士的主要限制之一是他們無法檢索外部知識並將其納入他們的回答中。這就是檢索增強生成（RAG）技術發揮作用的地方。在本文中，我們將探索使用 FastAPI 和 Django 實現 RAG 技術，以增強 Web 應用程式中的 LLM 功能，包括使用 LangChain 進行編排以實現無縫資料檢索和處理。

**什麼是 RAG？ **

RAG 是一種結合了檢索模型和生成模型的優勢的技術，可以產生更準確、更豐富的反應。 RAG 背後的基本想法是首先從知識庫或資料庫中檢索相關訊息，然後使用這些資訊產生回應。這種方法允許法學碩士利用外部知識並提供更準確和資訊豐富的答案。

**為什麼將 RAG 與 FastAPI 和 Django 一起使用？ **

FastAPI 和 Django 是用於建立 Web 應用程式的兩個最受歡迎的 Web 框架。它們為建立 Web 應用程式提供了強大且可擴展的基礎架構，並且可以輕鬆與 RAG 技術整合以增強 LLM 功能。 FastAPI 是一個現代 Web 框架，提供了一種快速有效的方式來建立 Web 應用程序，而 Django 是一個高級 Web 框架，提供了用於構建健壯的 Web 應用程式的架構、模板和 API。

使用 FastAPI 實作 RAG

FastAPI 提供了一種簡單有效的方法來實作 RAG 技術。以下是一個範例程式碼區塊，示範如何使用 FastAPI 來實作 RAG：

從 fastapi 匯入 FastAPI
從 langchain 導入 LLMChain
從 langchain.chains.openai 導入 OpenAIApi

應用程式 = FastAPI()

@app.get(“/rag”)
非同步 def rag(查詢: str):
    
    llm_chain = LLMChain(
        llm=OpenAIApi(),
        檢索=LangChainRetrieval(
            索引=LangChainIndex(
                名稱=“我的索引”，
                文件=[“doc1”、“doc2”、“doc3”]
            ）
        ）
    ）

    # 使用LLM鏈產生回應
    回應 = llm_chain.run(查詢)

    返回{“響應”：響應}

在此範例中，我們使用 LangChain 中的「LLMChain」類別定義 LLM 鏈。然後，我們使用「LangChainRetrieval」類別定義一個檢索元件，該元件用於從知識庫或資料庫中檢索相關資訊。最後，我們使用「run」方法使用 LLM 鏈產生回應。

使用 Django 實現 RAG

Django 提供了一個高級 Web 框架，可以輕鬆地與 RAG 技術整合。下面是一個範例程式碼區塊，示範如何使用 Django 實作 RAG：

從 django.http 導入 JsonResponse
從 langchain 導入 LLMChain
從 langchain.chains.openai 導入 OpenAIApi

def rag（請求）：
    # 定義LLM鏈
    llm_chain = LLMChain(
        llm=OpenAIApi(),
        檢索=LangChainRetrieval(
            索引=LangChainIndex(
                名稱=“我的索引”，
                文件=[“doc1”、“doc2”、“doc3”]
            ）
        ）
    ）

    # 使用LLM鏈產生回應
    回應 = llm_chain.run(request.GET.get(“查詢”))

    返回 JsonResponse({"response": 回應})

在此範例中，我們定義了一個視圖函數“rag”，它將查詢作為輸入並使用 LLM 鏈產生回應。

與LangChain編排RAG

LangChain提供了一種簡單有效的方式來編排RAG技術。下面是一個範例程式碼區塊，示範如何使用 LangChain 來編排 RAG：

從 langchain 導入 LLMChain
從 langchain.chains.openai 導入 OpenAIApi

# 定義LLM鏈
llm_chain = LLMChain(
    llm=OpenAIApi(),
    檢索=LangChainRetrieval(
        索引=LangChainIndex(
            名稱=“我的索引”，
            文件=[“doc1”、“doc2”、“doc3”]
        ）
    ）
）

# 使用LLM鏈產生回應
回應 = llm_chain.run("什麼是 RAG？")

列印（響應）

在此範例中，我們使用 LangChain 中的「LLMChain」類別定義 LLM 鏈。然後，我們使用“run”方法透過 LLM 鏈產生回應。

最常用的 5-10 個指令/片段

以下是使用 FastAPI 和 Django 實作 RAG 時最常用的 5-10 個指令/片段：

from langchain import LLMChain: 從LangChain匯入LLMChain類別。 2.llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(),檢索=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index",documents=["doc1","doc2","doc3"])))：使用`LLM鏈類別定義定義。
response = llm_chain.run(query)：使用LLM鏈產生回應。
from fastapi import FastAPI：從 FastAPI 匯入 FastAPI 類別。
app = FastAPI()：定義一個FastAPI應用程式。
@app.get("/rag")：定義 RAG 端點的路由。 7.llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(),檢索=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index",documents=["doc1","doc2","doc3"])))：使用`LLM 類別定義定義。
response = llm_chain.run(query)：使用LLM鏈產生回應。
from django.http import JsonResponse: 從 Django 導入 JsonResponse 類別。
return JsonResponse({"response": response})：使用產生的回應傳回 JSON 回應。

可視化

以下是使用 Chart.js 的 RAG 管道的可視化：

{
  "type": "水平條",
  「數據」：{
    "labels": ["檢索","生成","後處理"],
    “數據集”：[
      {
        "label": "RAG 管道",
        「數據」：[10,20,30],
        “背景顏色”：[
          “rgba(255,99,132,0.2)”,
          "rgba(54, 162, 235, 0.2)",
          “rgba(255,206,86,0.2)”
        ],
        “邊框顏色”：[
          “rgba(255,99,132,1)”,
          “rgba(54,162,235,1)”,
          “rgba(255,206,86,1)”
        ],
        “邊框寬度”：1
      }
    ]
  },
  「選項」：{
    “標題”：{
      “顯示”：真實，
      "text": "RAG 管道"
    },
    「尺度」：{
      “y軸”：[
        {
          「蜱」：{
            “beginAtZero”：真
          }
        }
      ]
    }
  }
}

此視覺化顯示了 RAG 管道的三個階段：檢索、生成和後處理。

結論

在本文中，我們探索了使用 FastAPI 和 Django 實現 RAG 技術，以增強 Web 應用程式中的 LLM 功能，包括使用 LangChain 進行編排以實現無縫資料檢索和處理。我們還提供了使用 FastAPI 和 Django 實現 RAG 的實用指南，包括程式碼範例和 RAG 管道的視覺化。我們希望本文為希望在 Web 應用程式中實現 RAG 技術的開發人員提供有用的資源。

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