将 RAG（检索增强生成）与现代 Web 框架集成：实用指南

简介

近年来，自然语言处理（NLP）领域见证了大型语言模型（LLM）及其在各个领域的应用的显着发展。然而，法学硕士的主要限制之一是他们无法检索外部知识并将其纳入他们的回答中。这就是检索增强生成（RAG）技术发挥作用的地方。在本文中，我们将探索使用 FastAPI 和 Django 实现 RAG 技术，以增强 Web 应用程序中的 LLM 功能，包括使用 LangChain 进行编排以实现无缝数据检索和处理。

什么是 RAG？

RAG 是一种结合了检索模型和生成模型的优势的技术，可以产生更准确、信息更丰富的响应。 RAG 背后的基本思想是首先从知识库或数据库中检索相关信息，然后使用这些信息生成响应。这种方法允许法学硕士利用外部知识并提供更准确和信息丰富的答复。

为什么将 RAG 与 FastAPI 和 Django 一起使用？

FastAPI 和 Django 是用于构建 Web 应用程序的两个最流行的 Web 框架。它们为构建 Web 应用程序提供了强大且可扩展的基础架构，并且可以轻松与 RAG 技术集成以增强 LLM 功能。 FastAPI 是一个现代 Web 框架，提供了一种快速有效的方式来构建 Web 应用程序，而 Django 是一个高级 Web 框架，提供了用于构建健壮的 Web 应用程序的架构、模板和 API。

使用 FastAPI 实施 RAG

FastAPI 提供了一种简单有效的方法来实现 RAG 技术。下面是一个示例代码块，演示了如何使用 FastAPI 来实现 RAG：

从 fastapi 导入 FastAPI
从 langchain 导入 LLMChain
从 langchain.chains.openai 导入 OpenAIApi

应用程序 = FastAPI()

@app.get(“/rag”)
异步 def rag(查询: str):
    
    llm_chain = LLMChain(
        llm=OpenAIApi(),
        检索=LangChainRetrieval(
            索引=LangChainIndex(
                名称=“我的索引”，
                文档=[“doc1”、“doc2”、“doc3”]
            ）
        ）
    ）

    # 使用LLM链生成响应
    响应 = llm_chain.run(查询)

    返回{“响应”：响应}

在此示例中，我们使用 LangChain 中的“LLMChain”类定义 LLM 链。然后，我们使用“LangChainRetrieval”类定义一个检索组件，该组件用于从知识库或数据库中检索相关信息。最后，我们使用“run”方法使用 LLM 链生成响应。

使用 Django 实现 RAG

Django 提供了一个高级 Web 框架，可以轻松地与 RAG 技术集成。下面是一个示例代码块，演示了如何使用 Django 实现 RAG：

从 django.http 导入 JsonResponse
从 langchain 导入 LLMChain
从 langchain.chains.openai 导入 OpenAIApi

def rag（请求）：
    # 定义LLM链
    llm_chain = LLMChain(
        llm=OpenAIApi(),
        检索=LangChainRetrieval(
            索引=LangChainIndex(
                名称=“我的索引”，
                文档=[“doc1”、“doc2”、“doc3”]
            ）
        ）
    ）

    # 使用LLM链生成响应
    响应 = llm_chain.run(request.GET.get(“查询”))

    返回 JsonResponse({"response": 响应})

在此示例中，我们定义了一个视图函数“rag”，它将查询作为输入并使用 LLM 链生成响应。

与LangChain编排RAG

LangChain提供了一种简单有效的方式来编排RAG技术。下面是一个示例代码块，演示了如何使用 LangChain 来编排 RAG：

从 langchain 导入 LLMChain
从 langchain.chains.openai 导入 OpenAIApi

# 定义LLM链
llm_chain = LLMChain(
    llm=OpenAIApi(),
    检索=LangChainRetrieval(
        索引=LangChainIndex(
            名称=“我的索引”，
            文档=[“doc1”、“doc2”、“doc3”]
        ）
    ）
）

# 使用LLM链生成响应
响应 = llm_chain.run("什么是 RAG？")

打印（响应）

在此示例中，我们使用 LangChain 中的“LLMChain”类定义 LLM 链。然后，我们使用“run”方法通过 LLM 链生成响应。

最常用的 5-10 个命令/片段

以下是使用 FastAPI 和 Django 实现 RAG 时最常用的 5-10 个命令/片段：

from langchain import LLMChain: 从LangChain导入LLMChain类。 2.llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(),检索=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index",documents=["doc1","doc2","doc3"])))：使用LLMChain类定义LLM链。
response = llm_chain.run(query)：使用LLM链生成响应。
from fastapi import FastAPI：从 FastAPI 导入 FastAPI 类。
app = FastAPI()：定义一个FastAPI应用程序。
@app.get("/rag")：定义 RAG 端点的路由。 7.llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(),检索=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index",documents=["doc1","doc2","doc3"])))：使用LLMChain类定义LLM链。
response = llm_chain.run(query)：使用LLM链生成响应。
from django.http import JsonResponse: 从 Django 导入 JsonResponse 类。
return JsonResponse({"response": response})：使用生成的响应返回 JSON 响应。

可视化

以下是使用 Chart.js 的 RAG 管道的可视化：

{
  "type": "水平条",
  “数据”：{
    "labels": ["检索","生成","后处理"],
    “数据集”：[
      {
        "label": "RAG 管道",
        “数据”：[10,20,30],
        “背景颜色”：[
          “rgba(255,99,132,0.2)”,
          "rgba(54, 162, 235, 0.2)",
          “rgba(255,206,86,0.2)”
        ],
        “边框颜色”：[
          “rgba(255,99,132,1)”,
          “rgba(54,162,235,1)”,
          “rgba(255,206,86,1)”
        ],
        “边框宽度”：1
      }
    ]
  },
  “选项”：{
    “标题”：{
      “显示”：真实，
      "text": "RAG 管道"
    },
    “尺度”：{
      “y轴”：[
        {
          “蜱”：{
            “beginAtZero”：真
          }
        }
      ]
    }
  }
}

该可视化显示了 RAG 管道的三个阶段：检索、生成和后处理。

结论

在本文中，我们探索了使用 FastAPI 和 Django 实现 RAG 技术，以增强 Web 应用程序中的 LLM 功能，包括使用 LangChain 进行编排以实现无缝数据检索和处理。我们还提供了使用 FastAPI 和 Django 实现 RAG 的实用指南，包括代码示例和 RAG 管道的可视化。我们希望本文为希望在 Web 应用程序中实现 RAG 技术的开发人员提供有用的资源。

将 RAG（检索增强生成）与现代 Web 框架集成：实用指南

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