摘要

这篇文章介绍了使用由支持 langchain 框架的IRIS来实现问答聊天机器人，其重点介绍了检索增强生成（RAG）。

文章探讨了IRIS中的向量搜索如何在langchain-iris中完成数据的存储、检索和语义搜索，从而实现对用户查询的精确、快速的响应。通过无缝集成以及索引和检索/生成等流程，由IRIS驱动的RAG应用程序使InterSystems开发者能够利用GenAI系统的能力。

为了帮助读者巩固这些概念，文章提供了Jupyter notebook和一个完整的问答聊天机器人应用程序，以供参考。

什么是RAG以及它在问答聊天机器人中的角色

一般情况下，我们根据iris的portal向导创建数据库，然后创建命名空间。这个过程比较花时间，如果是已经存在的数据库，还需要再装载。翻阅portal调用的方法后，我整合了这几个方法。把这几个方法拷贝到任意已经存在的命名空间，通过执行CNNS（路径，命名空间），就可以快速创建好命名空间。方法的大概过程是，进入到%sys命名空间，然后依次创建数据库，创建命名空间，创建web应用。创建完成后，回到当前命名空间。