langchain-rag-tutorial：实践指南
准备试用langchain-rag-tutorial之前，先别急着安装；这个项目提供的是一个简单的 Langchain RAG 应用程序。在日常自动化场景里，常见问题是输入边界、依赖和失败处理如果不清楚就很难稳定复用，这正是评估时需要盯住的地方。我建议用一项范围明确的真实任务完成最小试跑，重点记录配置时间、输出质量、异常信息和维护痕迹，再与现有方案比较。我的判断是，它更适合愿意先做小范围验证并复查原始文档的团队；若眼下没有这类需求，先保留观察即可。
Langchain RAG 教程
安装依赖项
-
由于当前通过
pip install onnxruntime安装onnxruntime存在挑战，因此在安装requirements.txt文件中找到的依赖项之前，请执行以下操作。- 对于 MacOS 用户，解决方法是首先使用以下命令安装
chromadb的onnxruntime依赖项：
conda install onnxruntime -c conda-forgeSee this thread for additonal help if needed.
- 对于 Windows 用户，请按照此处的 指南 安装 Microsoft C++ 构建工具。请务必执行最后一步来设置环境变量路径。
- 对于 MacOS 用户，解决方法是首先使用以下命令安装
-
现在运行此命令以在
requirements.txt文件中安装依赖项。
pip install -r requirements.txt
- 安装 Markdown 依赖项：
pip install "unstructured[md]"
创建数据库
创建 Chroma DB。
python create_database.py
查询数据库
查询色度DB。
python query_data.py "How does Alice meet the Mad Hatter?"
您还需要设置一个 OpenAI 帐户（并在环境变量中设置 OpenAI 密钥）才能使其正常工作。
以下是分步教程视频：RAG+Langchain Python 项目：Easy AI/Chat 用于您的文档。
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