环境配置

准备开发环境是构建检索增强生成（RAG）系统的主要步骤。这包括设置一个独立的Python环境，并安装提供检索、生成和协调构建模块所需的库。确保安装了正确的工具是构建一个可用流水线的第一步。

创建虚拟环境

在Python开发中，使用虚拟环境管理项目依赖是一个标准做法。这可以避免不同项目所需库之间的冲突。如果你还不熟悉venv，它是Python内置的轻量级虚拟环境创建工具。

打开你的终端或命令行提示符，并导航到你的项目目录。然后，创建一个虚拟环境（我们这里命名为rag-env，但你可以选择任何名字）：

python -m venv rag-env

接下来，激活环境。激活命令根据你的操作系统略有不同：

• macOS / Linux:

  source rag-env/bin/activate
  

• Windows (Command Prompt):

  rag-env\Scripts\activate.bat
  

• Windows (PowerShell):

  rag-env\Scripts\Activate.ps1
  

一旦激活，你的终端提示符通常会改变，表明你正在rag-env环境中工作。从现在起安装的所有包都将是此环境的本地包。

安装核心库

虚拟环境激活后，我们可以安装构建基本RAG流水线所需的Python包。我们将使用Python包安装器pip。

对于这个入门课程，我们将使用RAG生态系统中常用的库。这些包括：

1. 协调框架： LangChain或LlamaIndex之类的库有助于构建RAG流水线，连接不同组件（检索器、生成器、数据加载器）。我们的示例中将使用LangChain。
2. 大型语言模型集成： 一个用于与将作为我们生成器的大型语言模型（LLM）交互的库。我们将安装与OpenAI模型交互所需的包，但其他提供商（如Hugging Face、Anthropic、Cohere）也有类似的包。
3. 嵌入模型： 一个用于为我们的文档和查询生成向量嵌入的库。sentence-transformers是访问可本地运行的高质量开放模型的常用选择。另外，也可以使用提供商如OpenAI的嵌入API。
4. 向量存储： 一个用于存储并高效搜索向量嵌入的库。ChromaDB是一个简单、本地的向量存储，适合入门。其他选项如FAISS（来自Facebook AI AI）也广泛使用。
5. 文档加载器： 用于从各种文件格式加载数据的库。加载PDF文档需要pypdf。
6. 实用工具： 其他有用的库，例如python-dotenv用于安全地管理API密钥，以及tiktoken专门用于OpenAI模型计算token。

让我们使用一个pip命令来安装这些包：

pip install langchain langchain-openai langchain-community sentence-transformers chromadb python-dotenv tiktoken pypdf

让我们简单说明一下我们安装了什么：

• langchain: LangChain框架的核心库。
• langchain-openai: 为OpenAI模型（LLM和嵌入）提供特定的集成。
• langchain-community: 包含许多社区维护的集成，包括文档加载器和ChromaDB等向量存储。
• sentence-transformers: 用于使用Hugging Face Hub中的模型生成文本嵌入。
• chromadb: Chroma向量数据库的客户端库。
• python-dotenv: 一个实用工具，用于从.env文件加载环境变量（对API密钥有用）。
• tiktoken: OpenAI的tokenizer，有助于计算token以管理上下文窗口。
• pypdf: 一个用于从PDF文件读取文本内容的库。

根据你的具体需求，或者如果你选择其他组件（例如，不同的LLM提供商或向量存储），你可能需要安装额外的包。LangChain或你选择的库的文档将指明所需的安装。

管理API密钥

许多大型语言模型和嵌入服务（如OpenAI的）需要API密钥进行身份验证。重要的是不要将这些密钥直接硬编码到你的脚本中。标准做法是使用环境变量。

python-dotenv库有助于管理这一点。在你的项目根目录（与Python脚本并列）中创建一个名为.env的文件。将你的API密钥添加到此文件：

# .env file
OPENAI_API_KEY="sk-YourSecretOpenAIKeyGoesHere"
# Add other keys if needed, e.g.:
# HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN="hf_YourHuggingFaceToken"

请务必将"sk-YourSecretOpenAIKeyGoesHere"替换为你的实际密钥。重要提示： 将.env添加到你的.gitignore文件中，以避免意外地将你的密钥提交到版本控制。

在你的Python代码中，你可以在脚本的早期加载这些变量：

import os
from dotenv import load_dotenv

# Load environment variables from .env file
load_dotenv()

# Access the API key
openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

# You can now use this variable when configuring LLM clients
# Example:
# llm = OpenAI(api_key=openai_api_key)

if openai_api_key is None:
    print("Warning: OPENAI_API_KEY not found in environment variables.")
    # Handle the case where the key is missing, perhaps by exiting or using a fallback.

在开始时加载变量，可以使它们通过os.getenv()在整个应用程序中可用。

验证

你可以通过在Python解释器或脚本中尝试导入核心库来快速验证它们是否已正确安装：

import langchain
import langchain_openai
import langchain_community
import sentence_transformers
import chromadb
import tiktoken
import pypdf # Note: pypdf is the package name, used like this in code

print("Core RAG libraries imported successfully!")

如果此代码运行没有出现ModuleNotFoundError，则你的环境很可能已正确配置并安装了基本包。

环境准备就绪，所需库也已安装，我们现在可以进行流水线的第一个功能部分：实现检索器组件，这包括加载数据、生成嵌入以及设置向量存储以进行相似度搜索。