在本文中，我们将深入探讨如何使用Ollama和OpenAI来实现基于多查询检索增强生成（RAG）的应用。多查询检索器通过将用户的输入查询转换为多个不同视角的查询，从而在更广泛的背景下检索相关文档。这种方法可以提升答案生成的准确性和丰富性。
技术背景介绍
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索和生成的技术，尤其适用于需要丰富背景信息的任务。在这里，我们结合了Ollama和OpenAI的优势，其中Ollama用于生成多样化的查询，而OpenAI则用于复杂的答案合成。
核心原理解析
多查询检索器的核心在于查询转化。通过在本地运行一个轻量级的LLM（如Ollama的zephyr），我们可以生成多样化的查询。这避免了频繁调用大型的LLM API，从而降低成本。每个生成的查询都会检索相关文档，最终合并所有查询的结果进行答案合成。
代码实现演示
下面的代码示例展示了如何设置并运行这一系统：
环境配置
首先，确保安装Ollama：
# 下载并选择合适的LLM
ollama pull zephyr
然后，设置你的OpenAI API密钥：
export OPENAI_API_KEY='your-openai-api-key'
使用LangChain CLI创建项目
# 安装LangChain CLI
pip install -U langchain-cli
# 创建一个新的LangChain项目
langchain app new my-app --package rag-ollama-multi-query
# 加入包到现有项目
langchain app add rag-ollama-multi-query
服务器配置
在server.py中添加如下代码：
from rag_ollama_multi_query import chain as rag_ollama_multi_query_chain
add_routes(app, rag_ollama_multi_query_chain, path="/rag-ollama-multi-query")
启动服务
运行以下命令来启动LangServe实例：
# 启动本地服务
langchain serve
服务将会在 http://localhost:8000 运行，你可以通过 http://127.0.0.1:8000/rag-ollama-multi-query/playground 访问它。
应用场景分析
该框架在需要深入、多视角信息的应用中表现优异，例如学术研究、市场调查、技术支持等。通过丰富的文档背景和多角度的查询能力，用户可以获得更加精确和详尽的答案。
实践建议
- 本地化LLM：尽量通过本地轻量级模型生成多样化的查询，节省API调用成本。
- 多角度检索：利用多查询来覆盖信息的全面性，提高检索引擎的效率和准确性。
- 持续优化：根据应用反馈调整查询生成的策略和模型选择。
如果遇到问题欢迎在评论区交流。
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