构建LangChain应用程序的示例代码：如何使用Oracle AI向量搜索和Langchain构建端到端的RAG（检索增强生成）pipeline

from langchain import Chain, VectorStore, OpenAI, LLM
 
# 假设你已经有了一个Oracle AI的vector_search_index
vector_search_index = ...
 
# 创建一个向量存储实例，使用Oracle AI的vector_search_index
vector_store = VectorStore(
    index=vector_search_index,
    # 其他必要的配置参数
)
 
# 创建一个OpenAI的LLM实例
llm = OpenAI(
    temperature=0,
    # 其他必要的配置参数
)
 
# 创建一个向量搜索链，将OpenAI LLM和向量存储结合起来
vector_search_chain = Chain(
    llm=llm,
    vector_store=vector_store,
    # 其他必要的配置参数
)
 
# 示例查询
query = "如何使用Python?"
response = vector_search_chain.run(query)
print(response)

这个代码示例展示了如何使用LangChain库创建一个简单的向量搜索应用程序。它首先配置了一个向量存储实例，然后配置了一个OpenAI的LLM实例，并将它们结合在一个链中。最后，它提供了一个示例查询并打印出结果。这个示例假设你已经有了一个与Oracle AI的vector\_search\_index的连接。