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石家庄免费网站建设,网站建设静态部分实训总结,深圳设计网页,注册城乡规划师是干什么的简介 本文详解使用LangChain和FastAPI构建RAG系统的完整流程#xff0c;包括文档加载、文本分割、向量存储、检索生成和API开发。重点介绍异步处理技术和部署策略#xff0c;帮助开发者从原型到生产环境构建高性能RAG应用。了解如何使用 LangChain 构建和部署基于 FastAPI 的…简介本文详解使用LangChain和FastAPI构建RAG系统的完整流程包括文档加载、文本分割、向量存储、检索生成和API开发。重点介绍异步处理技术和部署策略帮助开发者从原型到生产环境构建高性能RAG应用。了解如何使用 LangChain 构建和部署基于 FastAPI 的 RAG 系统。学习异步处理、高效的 API 调用和文档检索技术。检索增强生成RAG是目前人工智能领域最令人兴奋的技术之一。它结合了从海量数据集中精确检索真实信息的能力和大型语言模型的推理能力。其结果如何不仅准确而且高度相关。正因如此RAG 被广泛应用于聊天机器人、搜索引擎以及个性化内容等领域。但关键在于构建原型只是成功的一半。真正的挑战在于部署将你的想法转化为可靠、可扩展的产品。本文将向您展示如何使用LangChain和FastAPI构建和部署 RAG 系统。您将学习如何从一个可运行的原型发展成为一个可供真实用户使用的完整应用程序。让我们开始吧一、什么是 RAG正如我们在另一份指南中探讨的那样检索增强生成RAG是自然语言处理中一种相当先进的方法它真正提升了语言模型的功能。RAG 不仅依赖于模型已有的知识而且还从外部来源获取新的、相关的信息然后再生成响应。工作原理如下当用户提出问题时系统并非仅仅依赖模型预先学习的数据。它首先会搜索大量的文档或数据源提取最相关的信息然后将其输入到语言模型中。凭借其内置知识和新检索到的信息模型可以生成更加准确、更及时的回答。RAG融合了检索和生成功能因此其回复不仅智能而且基于真实可靠的信息。这使其非常适合回答问题、开发聊天机器人甚至生成对事实准确性和理解上下文至关重要的内容。RAG系统的工作流程如下首先用户提交查询系统处理该查询并在外部数据源中搜索相关信息。然后将检索到的信息输入到LLM逻辑逻辑模型中LLM会将这些信息与其已有的知识相结合生成准确且最新的响应。最后将响应返回给用户。此流程确保响应基于真实且与上下文相关的数据。关键组成部分构建 RAG 系统时有几个关键部分是其正常运行所必需的文档加载器、文本分割、索引、检索模型和生成模型。让我们来详细了解一下文档加载器、文本分割和索引第一步是准备数据。文档加载器、文本分割和索引就是用来做这件事的文档加载器这些工具从各种来源文本文件、PDF、数据库等提取数据并将其转换为系统实际可用的格式。简而言之它们确保所有重要数据都已准备就绪并以正确的格式提供给后续步骤。文本分割数据加载完成后会被分割成更小的片段。这一点至关重要因为更小的片段更容易搜索而且由于语言模型的处理能力有限它们更擅长处理小块信息。索引拆分数据后需要对数据进行组织。索引会将这些文本块转换为向量表示。这种设置使得系统能够轻松快速地搜索所有数据并找到与用户查询最相关的内容。检索模型这些是 RAG 系统的核心。它们负责挖掘所有索引数据找到你需要的信息。向量存储这些数据库旨在处理文本块的向量表示。它们使用一种称为向量相似性搜索的方法将查询与存储的向量进行比较并提取最佳匹配项从而使搜索变得极其高效。检索器这些组件负责实际的搜索工作。它们接收用户的查询将其转换为向量然后在向量存储库中搜索最相关的数据。一旦获取到这些信息就会将其传递给下一步生成。生成模型现在奇迹发生了。一旦获取到相关数据生成模型就会接管并生成最终结果。语言模型这些模型负责生成实际的响应确保响应连贯一致且符合上下文。在RAG系统中它们会结合检索到的数据和自身的内部知识生成最新且准确的响应。上下文响应生成生成模型将用户的问题与检索到的数据融合在一起生成一个不仅能回答问题还能反映从相关信息中提取的具体细节的响应。组件描述文件加载器从文本文件、PDF 或数据库等来源提取数据并将信息转换为系统可用的格式。文本分割将数据加载成更小的块从而更容易在语言模型的限制范围内进行搜索和处理。索引将拆分的数据组织成向量表示从而实现快速高效的搜索以找到与查询相关的信息。向量库专门用于存储向量表示的数据库使用向量相似性搜索根据查询检索最相关的信息。检索搜索组件将查询转换为向量搜索向量存储并检索与下一步最相关的数据块。语言模型利用检索到的数据和内部知识生成连贯且符合语境的回答。上下文响应生成将用户的问题与检索到的数据相结合生成详细的答案在回答问题的同时融入相关信息。二、搭建开发环境在构建 RAG 系统之前我们需要确保开发环境已正确设置。以下是您需要的Python 3.10请确保已安装 Python 3.10 或更高版本。您可以使用以下命令检查 Python 版本python --version虚拟环境下一步是使用虚拟环境将所有依赖项集中在一个位置。为此请在项目目录中创建一个虚拟环境并将其激活python3 - m venv ragenv source ragenv / bin / activate # For Linux/Mac ragenv\Scripts\activate # For Windows安装依赖项现在使用 pip 安装所需的软件包。python3 -m venv ragenv source ragenv/bin/activate # For Linux/Mac ragenv\Scripts\activate # For WindowsFastAPI独角兽朗链OpenAI API一个用于构建 API 的现代化 Web 框架。用于运行 FastAPI 应用程序的 ASGI 服务器。RAG 系统的主要库。使用 GPT 模型生成响应。专业提示请务必创建一个 requirements.txt 文件以指定项目所需的软件包。如果您使用pip freeze requirements.txt此命令将生成一个 requirements.txt 文件其中包含所有已安装的软件包及其版本您可以将其用于部署或与他人共享环境。添加您的 OpenAI API 密钥要将 OpenAI 语言模型集成到您的 RAG 系统中您需要提供您的 OpenAI API 密钥获取您的 API 密钥如果您还没有 API 密钥可以通过登录OpenAI 平台上的帐户来生成您的 OpenAI API 密钥。创建 .env 文件在项目根目录下创建一个 .env 文件来安全地存储您的 API 密钥。.env 文件允许您加载环境变量。将 API 密钥添加到 .env 文件打开 .env 文件并添加以下行将 your-openai-api-key 替换为您的实际 OpenAI 密钥OPENAI_API_KEYyour-openai-api-key在代码中加载 API 密钥确保您的应用程序在运行时加载此密钥。在您的 Python 代码中您可以使用 python-dotenv 包自动从 .env 文件加载环境变量pip install python-dotenv然后在你的 Python 脚本 rag.py 中添加from dotenv import load_dotenv import os load_dotenv ( ) openai_api_key os . getenv ( OPENAI_API_KEY )现在您的 OpenAI API 密钥已从环境中安全加载您可以开始在 RAG 系统中使用它了如果没有OpenAI API 也可以通过这篇文章本地搭建模型提供服务也是可以的PostgreSQL 和 PGVector可选如果您计划使用 PGVector 进行向量存储请确保在您的机器上安装并配置 PostgreSQL。您可以使用 FAISS本文将使用或其他 LangChain 支持的向量数据库。Docker可选Docker可以帮助您将应用程序容器化以确保跨环境部署的一致性。如果您计划使用 Docker请确保您的机器上也安装了 Docker。这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】三、使用 LangChain 构建 RAG 管道构建 RAG 系统的第一步是准备系统用于检索相关信息的数据。这包括将文档加载到系统中、进行处理然后确保文档格式易于索引和检索。文件加载器LangChain 提供多种文档加载器可处理不同的数据源例如文本文件、PDF 或网页。您可以使用这些加载器将文档导入系统。我非常着迷于北极熊所以我决定上传以下文本文件my_document.txt其中包含以下信息“北极熊北极巨人”北极熊Ursus maritimus是地球上体型最大的陆地食肉动物它们完美地适应了北极的极寒环境。北极熊以其浓密的白色皮毛而闻名这有助于它们融入白雪皑皑的景色中。它们是强大的猎手依靠海冰捕猎海豹海豹是它们的主要食物来源。北极熊最令人着迷之处在于它们对环境的惊人适应能力。在厚厚的皮毛下是一层厚达4.5英寸的脂肪层为它们在严酷的冬季提供保暖和能量储备。它们巨大的爪子帮助它们在冰面和开阔水域上行走使它们成为游泳健将——能够长途跋涉寻找食物或新的领地。不幸的是气候变化正对北极熊构成严重威胁。随着北极变暖海冰融化的时间提前形成的时间推迟这缩短了北极熊捕猎海豹的时间。食物短缺导致许多北极熊难以生存一些地区的北极熊数量正在减少。北极熊在维持北极生态系统的健康方面发挥着至关重要的作用它们的困境有力地提醒我们气候变化对世界野生动物的广泛影响。目前正在开展保护工作以保护它们的栖息地并确保这些雄伟的生物能够在野外继续繁衍生息。from langchain_community.document_loaders import TextLoader loader TextLoader(data/my_document.txt) documents loader.load()这里加载了一个简单的文本文件到系统中仅作为教学示例但您可以添加任何类型的文档例如您可以添加组织内部的文档。文档变量现在保存着文件的内容可以进行处理了。将文本分段大型文档通常会被拆分成较小的块以便于索引和检索。这一过程至关重要因为较小的块更容易被语言模型处理从而实现更精确的检索。您可以在我们关于人工智能和红绿灯分类的块策略指南中了解更多信息。from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter splitter RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size500, chunk_overlap50) document_chunks splitter.split_documents(documents)这里文本被分割成500个字符的块块与块之间有50个字符的重叠。这种重叠有助于在检索过程中保持各块之间的上下文关联。数据准备就绪后下一步是对其进行索引以便高效检索。索引过程包括将文本块转换为向量嵌入并将其存储在向量存储库中。嵌入LangChain支持使用各种模型例如OpenAI或HuggingFace模型创建向量嵌入。这些嵌入表示文本块的语义含义因此适用于相似性搜索。简单来说嵌入本质上是将文本例如文档中的段落转换成人工智能模型可以理解的数字的方法。这些数字或向量以一种便于人工智能系统处理的方式表示文本的含义。from langchain_openai.embeddings import OpenAIEmbeddings embeddings OpenAIEmbeddings()我们使用OpenAI 的嵌入库来处理这种转换。首先我们引入 OpenAI 的嵌入工具然后对其进行初始化使其可以立即使用。向量存储生成词嵌入后下一步是将它们存储在向量存储库中例如PGVector、FAISS 或 LangChain 支持的任何其他存储库。这样在进行查询时就可以快速准确地检索相关文档。from langchain_community.vectorstores import FAISS vector_store FAISS.from_documents(document_chunks, embeddings)在这种情况下我们使用FAISS它是一款专为搜索大型向量集而设计的出色工具。FAISS 可以帮助我们快速找到最相似的向量。具体来说我们从 LangChain 引入 FAISS并用它来创建一个所谓的向量存储库。它就像一个特殊的数据库专门用于高效地存储和搜索向量。这种设置的妙处在于当我们稍后进行搜索时FAISS 将能够浏览所有这些向量找到与给定查询最相似的向量并返回相应的文档块。数据建立索引后现在可以实现检索组件该组件负责根据用户查询获取相关信息。检索现在我们正在设置检索器。该组件会遍历已索引的文档并找到与用户查询最相关的文档。现在妙处在于你并非随机搜索而是利用词嵌入进行智能搜索因此搜索结果在语义上与用户搜索的内容更为接近。让我们深入分析一下这行代码retriever vector_store . as_retriever ( search_type similarity , search_kwargs { k : 5 } )首先我们将矢量存储库转换为检索器。您知道您已经将 FAISS 矢量存储库填充了文档嵌入信息吗现在我们告诉它“嘿当用户向我提问时就用这些信息来搜索内容吧。”现在search\_type参数才是关键所在。检索器可以采用不同的搜索方式这里你有几个选项。相似性搜索是检索的基础。它会检查哪些文档的含义与查询最接近。所以当你说“search_type‘similarity’”时你是在告诉检索器“根据我们生成的嵌入找到与查询最相似的文档”。使用 search_kwargs{“k”: 5} 可以进行微调。k 值告诉检索器要从向量存储中提取多少个文档。在本例中k5 表示“给我 5 个最相关的文档”。这非常强大因为它有助于减少干扰信息。你不会得到一大堆可能略微相关的结果而是只获取最重要的信息。查询在这部分代码中我们将使用 LangChain 设置 RAG 系统的核心引擎。您已经拥有了检索器它可以根据查询检索相关文档。现在我们添加了 LLM并使用它来根据检索到的文档实际生成响应。from langchain_openai import OpenAI # Updated import from langchain . chains import RetrievalQA这里我们要导入两个关键要素OpenAI这是你们的大型语言模型我们从langchain_openai包中引入了它。这个模型将负责生成文本回复。检索问答这是 LangChain 的一项特殊功能它将检索和问答问答结合起来。它将您的检索器用于查找相关文档连接到您的 LLM用于生成答案。llm OpenAI ( openai_api_key openai_api_key )这行代码使用您的 OpenAI API 密钥初始化 LLM。您可以将其理解为加载系统的“大脑”——这个模型将接收文本、理解文本并生成响应。qa_chain RetrievalQA . from_chain_type ( llm llm , chain_type stuff , retriever retriever )接下来才是真正激动人心的部分。我们正在搭建问答链它将所有组件连接起来。RetrievalQA.from\_chain\_type()方法会创建一个问答链也就是说“将检索器和 LLM 结合起来创建一个能够根据检索到的文档回答问题的系统。”然后我们指示算法链使用刚刚初始化的 OpenAI LLM 来生成答案。之后我们连接您之前构建的检索器。检索器负责根据用户的查询查找相关文档。然后我们设置 chain_type“stuff”好的这里的“stuff”是什么它实际上是 LangChain 中的一种链类型。“stuff”意味着我们将所有相关的检索文档加载到 LLM 中并让它基于所有这些文档生成响应。这就像把一堆笔记扔到LLM的桌子上然后说“来用这些信息来回答这个问题。”还有其他类型的链如“map_reduce”或“refine”但“stuff”是最简单、最直接的。query Are polar bears in danger? response qa_chain . invoke ( { query : query } )在这里我们会向系统提出问题并获得响应。invoke() 方法会触发整个流程。它接收您的查询将其发送给检索器以获取相关文档然后将这些文档传递给 LLMLLM 生成最终响应。print ( response )最后一步是打印 LLM 生成的响应。系统根据检索到的文档生成对查询的完整、信息充分的答案并将其打印出来。最终脚本如下所示from dotenv import load_dotenv import os from langchain_community . document_loaders import TextLoader from langchain . text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain_openai . embeddings import OpenAIEmbeddings from langchain_community . vectorstores import FAISS from langchain . chains import RetrievalQA from langchain_openai import OpenAI # Load environment variables load_dotenv ( ) openai_api_key os . getenv ( OPENAI_API_KEY ) # Load the document loader TextLoader ( data/my_document.txt ) documents loader . load ( ) # Split the document into chunks splitter RecursiveCharacterTextSplitter ( chunk_size 500 , chunk_overlap 50 ) document_chunks splitter . split_documents ( documents ) # Initialize embeddings with OpenAI API key embeddings OpenAIEmbeddings ( openai_api_key openai_api_key ) # FAISS expects document objects and the embedding model vector_store FAISS . from_documents ( document_chunks , embeddings ) # Use the vector stores retriever retriever vector_store . as_retriever ( ) # Initialize the LLM (using OpenAI) llm OpenAI ( openai_api_key openai_api_key ) # Set up the retrieval-based QA chain qa_chain RetrievalQA . from_chain_type ( llm llm , chain_type stuff , retriever retriever ) # Example query query Are polar bears in danger? response qa_chain . invoke ( { query : query } ) # Print the response print ( response )使用 FastAPI 开发 API现在需要构建一个 API 来与你的 RAG 系统进行交互。但是为什么部署过程中需要这一步呢想象一下你一直在按照本教程操作并且已经设置好了一个非常棒的RAG系统该系统根据你的文档和需求进行了个性化定制——它可以提取相关信息、处理查询并生成智能响应。但是你究竟该如何让用户或其他系统与它进行交互呢FastAPI 是您的中间人。它为用户或应用程序创建了一种简单、结构化的方式让他们可以向您的 RAG 系统提出问题并获得答案。FastAPI 是异步的、高性能的。这意味着它可以同时处理多个请求而不会变慢这对于可能需要检索大量数据或运行复杂查询的 AI 系统来说至关重要。在本节中我们将修改之前的脚本并创建其他脚本以确保您的 RAG 系统具有可访问性、可扩展性并能够处理实际流量。首先让我们创建用于处理 RAG 系统传入请求的路由。编写你的 main.py 文件在你的工作目录中创建一个main.py文件。这将是 FastAPI 应用的入口点。它将成为 FastAPI 的核心——这个文件会将所有 API 路由、依赖项和 RAG 系统整合在一起。from fastapi import FastAPI from endpoints import router app FastAPI ( ) app . include_router ( router )这是一个非常简单的设置但很清晰。我们在这里要做的是设置一个 FastAPI 实例然后从另一个文件中引入所有路由或 API 路径我们接下来会创建这个文件。修改你的 rag.py 脚本现在一切都汇聚到这里了。我们将编写一个函数当用户提交查询时该函数会实际执行您的 RAG 系统。async def get_rag_response ( query : str ) :此函数被标记为async异步函数这意味着它在等待响应的同时可以处理其他任务。当您处理基于检索的系统时此功能尤其有用因为获取文档或查询LLM可能需要一些时间。这样FastAPI可以在后台处理其他请求同时处理当前请求。retriever setup_rag_system ( )这里我们调用了该setup_rag_system()函数正如我们之前提到的它会初始化整个检索器管道。这意味着您的文档已加载并分块。生成嵌入向量。FAISS 矢量存储库旨在实现快速文档检索。该检索器将负责根据用户的查询获取相关的文本块。这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】现在当用户提出问题时检索器会遍历矢量存储中的所有文档并根据查询提取最相关的文档。retrieved_docs retriever . get_relevant_documents ( query )这种invoke(query)方法会获取相关的文档。在后台它会将查询与嵌入向量进行匹配并根据相似度提取出最佳匹配项。现在我们已经有了相关文件我们需要将其格式化为LLM格式。context \n . join ( [ doc . page_content for doc in retrieved_docs ] )在这里我们将所有检索到的文档合并成一个字符串。这一点很重要因为LLM需要的是一段完整的文本而不是一堆零散的片段。我们使用 Python 的join()函数将这些文档块拼接成一个连贯的信息块。每个文档的内容都存储在字段中doc.page_content我们用换行符\n将它们连接起来。现在我们正在创建LLM的提示。prompt [ fUse the following information to answer the question:\n\n{context}\n\nQuestion: {query} ]提示的结构方式是告诉 LLM 使用检索到的信息来回答用户的查询。现在是时候做出回应了。generated_response llm . generate ( prompt ) # Pass as a list of strings现在OpenAI 模型的任务是接收提示并根据问题和相关文档生成具有上下文感知的响应。最后我们将生成的响应返回给调用该函数的人无论是用户、前端应用程序还是其他系统。return generated_response该回复完整、切合实际可直接用于实际应用。总而言之这个函数执行完整的检索和生成循环。以下是流程的简要概述它设置检索程序以查找相关文档。这些文档是根据查询结果提取出来的。这些文件中的背景信息已为LLM课程准备就绪。LLM 使用该上下文生成最终响应。将响应返回给用户。from dotenv import load_dotenv import os from langchain_community . document_loaders import TextLoader from langchain . text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain_openai . embeddings import OpenAIEmbeddings from langchain_community . vectorstores import FAISS from langchain_openai import OpenAI # Load environment variables load_dotenv ( ) openai_api_key os . getenv ( OPENAI_API_KEY ) # Initialize the LLM (using OpenAI) llm OpenAI ( openai_api_key openai_api_key ) # Function to set up the RAG system def setup_rag_system ( ) : # Load the document loader TextLoader ( data/my_document.txt ) documents loader . load ( ) # Split the document into chunks splitter RecursiveCharacterTextSplitter ( chunk_size 500 , chunk_overlap 50 ) document_chunks splitter . split_documents ( documents ) # Initialize embeddings with OpenAI API key embeddings OpenAIEmbeddings ( openai_api_key openai_api_key ) # Create FAISS vector store from document chunks and embeddings vector_store FAISS . from_documents ( document_chunks , embeddings ) # Return the retriever for document retrieval with specified search_type retriever vector_store . as_retriever ( search_type similarity , # or mmr or similarity_score_threshold search_kwargs { k : 5 } # Adjust the number of results if needed ) return retriever # Function to get the response from the RAG system async def get_rag_response ( query : str ) : retriever setup_rag_system ( ) # Retrieve the relevant documents using get_relevant_documents method retrieved_docs retriever . get_relevant_documents ( query ) # Prepare the input for the LLM: Combine the query and the retrieved documents into a single string context \n . join ( [ doc . page_content for doc in retrieved_docs ] ) # LLM expects a list of strings (prompts), so we create one by combining the query with the retrieved context prompt [ fUse the following information to answer the question:\n\n{context}\n\nQuestion: {query} ] # Generate the final response using the language model (LLM) generated_response llm . generate ( prompt ) return generated_response在 API 路由中定义 API 路由endpoints.py接下来我们来创建endpoints.py文件。在这里我们将定义用户与 RAG 系统交互时实际调用的路径。from fastapi import APIRouter , HTTPException from rag import get_rag_response router APIRouter ( ) router.get ( /query/ ) async def query_rag_system ( query : str ) : try : # Pass the query string to your RAG system and return the response response await get_rag_response ( query ) return { query : query , response : response } except Exception as e : raise HTTPException ( status_code 500 , detail str ( e ) )我们创建了一个APIRouter用于管理 API 路由的接口。该/query/接口接受带有查询字符串的 **GET** 请求。它会调用get_rag_response您rag.py文件中的函数该函数负责处理整个 RAG 流程文档检索 语言生成。如果出现任何错误我们会抛出一个包含详细信息的 HTTP 500 错误。使用 Uvicorn 运行服务器完成所有设置后您现在可以使用 Uvicorn 运行 FastAPI 应用了。Uvicorn 是一个 Web 服务器用户可以通过它访问您的 API。打开终端并运行uvicorn app.main:app --reloadapp.main:appapp告诉 Uvicorn在文件中查找实例main.py并--reload在对代码进行任何更改时启用自动重新加载。服务器运行后打开浏览器并访问http://127.0.0.1:8000/docs。FastAPI 会自动为您的 API 生成 Swagger UI 文档因此您可以直接在浏览器中进行测试FastAPI Swagger UI 提供了一个简洁且交互式的界面用于探索和测试 API 端点。例如/query/ 端点允许用户输入查询字符串并接收由 RAG 管道生成的响应。测试 APIFastAPI 服务器运行后打开浏览器或使用 Postman 或 Curl 向/query/端点发送 GET 请求。在浏览器中通过 Swagger这里我们可以看到 RAG 系统对查询“北极熊是否处于危险之中”的成功响应。该系统从其知识库中检索相关信息并使用 GPT-3.5 Turbo-Instruct 模型生成连贯的响应。详细的响应不仅包含答案是的北极熊正面临气候变化的严重威胁其种群数量正在减少还包含元数据例如词元使用情况处理的词元数量和用于生成响应的模型。该 API 通过 FastAPI 结合检索和生成机制能够提供结构良好、上下文相关的答案。现在我们来谈谈 FastAPI 中异步处理的优势以及为什么它在处理实际 API 请求方面能带来如此大的不同。您的红黄绿灯系统已经启动并运行。API 正在接收问题从其知识库中检索相关信息然后使用语言模型生成回复。如果整个过程是同步的系统就会一直运行等待每个任务完成后才能继续执行下一个任务。例如在检索文档期间系统将无法处理任何新的请求。非阻塞 I/O性能提升更佳的用户体验异步函数允许服务器一次处理多个请求而不是等待一个请求完成后再开始另一个请求。对于从矢量存储中检索文档或生成文本等任务异步处理可确保 API 能够高效地处理高负载。客户端可以获得更快的响应速度即使在高负载情况下您的 API 也能保持响应速度。非阻塞 I/O 异步函数允许服务器一次处理多个请求而不是等待一个请求完成再开始另一个请求。性能提升对于从矢量存储中检索文档或生成文本等任务异步处理可确保 API 能够高效地处理高负载。更佳的用户体验客户获得更快的响应速度即使在高负载情况下您的 API 也能保持响应。四、RAG部署策略我们来谈谈部署策略——这是将您的 RAG 系统从原型转化为完全可运行产品的关键步骤。其目标是确保您的系统已打包、部署完毕并做好扩展准备以便能够应对真实用户的需求。使用 Docker 进行容器化首先我们来谈谈Docker。Docker就像一个神奇的盒子它将你的 RAG 系统所需的一切——代码、依赖项、配置——打包到一个简洁的小容器中。这样可以确保无论将应用部署到哪里其行为都完全相同。你可以在不同的环境中运行应用但由于它运行在容器中因此无需担心“在我的机器上运行正常”的问题。你需要创建一个 Dockerfile它是一组指令告诉 Docker 如何设置应用程序的环境、安装必要的软件包并启动运行。完成这些步骤后你就可以从中构建 Docker 镜像并在容器内运行你的应用程序。它高效、可重复且具有极强的可移植性。云部署现在一旦你的系统打包完毕并准备就绪你很可能需要将其部署到云端。这才是关键所在因为将 RAG 系统部署到云端意味着它可以从世界任何地方访问。此外它还能为你提供可扩展性、可靠性以及对其他云服务的访问权限从而增强你的系统性能。我们再来看看另外几个流行的云平台包括 Azure 和 Google CloudAWS亚马逊网络服务AWS提供 Elastic Beanstalk 等工具让部署变得非常简单。您只需将 Docker 容器交给 AWSAWS 就会负责扩展、负载均衡和监控。如果您需要更多控制权可以使用 Amazon ECS它允许您在服务器集群上运行 Docker 容器并根据需要进行扩展或缩减。赫罗库Heroku 是另一个简化部署的选择。你只需推送代码Heroku 就会为你处理基础设施。如果你不想深入了解云资源管理的细节Heroku 是个不错的选择。Microsoft AzureAzure提供 Azure 应用服务让您可以轻松部署和管理 RAG 系统并提供对自动缩放、负载均衡和持续部署的内置支持。为了获得更大的灵活性您可以使用 Azure Kubernetes 服务 (AKS) 大规模管理 Docker 容器确保您的系统能够处理高流量并能够根据需要动态调整资源。谷歌云平台GCPGCP拥有 Google Cloud Run这是一个完全托管的平台可让您部署容器并根据流量自动扩展它们。如果您想要更好地控制您的基础设施可以选择 Google Kubernetes Engine (GKE)它使您能够跨多个节点管理和扩展您的 Docker 容器并且还具有与 Google 云服务如 AI 和机器学习 API深度集成的额外优势。每个平台都有其优势无论您想要的是简单易用和自动化还是对部署进行更精细的控制。最后想说的话本文涵盖了许多内容详细介绍了如何使用 LangChain 和 FastAPI 构建 RAG 系统。RAG 系统是自然语言处理领域的一大进步因为它引入了外部信息使 AI 能够生成更准确、更相关、更具上下文感知能力的回复。借助 LangChain我们拥有一个强大的框架可以处理从加载文档、分割文本、创建嵌入到根据用户查询检索信息等所有操作。然后FastAPI 为我们提供了一个快速、支持异步的 Web 框架帮助我们将 RAG 系统部署为可扩展的 API。这些工具结合起来可以更轻松地构建能够处理复杂查询、提供精确答案并最终提供更好用户体验的 AI 应用程序。五、如何学习AI大模型我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】