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rag-chroma

这个模板使用Chroma和OpenAI进行RAG。

chain.py中创建了vectorstore，默认情况下索引了一个关于Agents的热门博客文章，用于问答。

环境设置​

设置OPENAI_API_KEY环境变量以访问OpenAI模型。

使用方法​

要使用这个包，你首先需要安装LangChain CLI:

pip install -U langchain-cli

要创建一个新的LangChain项目并将其安装为唯一的包，可以执行以下操作:

langchain app new my-app --package rag-chroma

如果你想将其添加到现有项目中，只需运行:

langchain app add rag-chroma

并将以下代码添加到你的server.py文件中:

from rag_chroma import chain as rag_chroma_chain

add_routes(app, rag_chroma_chain, path="/rag-chroma")

（可选）现在让我们配置LangSmith。 LangSmith将帮助我们跟踪、监控和调试LangChain应用程序。 LangSmith目前处于私有测试版，你可以在这里注册。 如果你没有访问权限，可以跳过此部分

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 如果未指定，默认为"default"

如果你在此目录中，可以直接启动LangServe实例:

langchain serve

这将在本地启动FastAPI应用程序，服务器正在运行在 http://localhost:8000

我们可以在http://127.0.0.1:8000/docs上查看所有模板 我们可以在http://127.0.0.1:8000/rag-chroma/playground上访问playground

我们可以通过以下代码访问模板:

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-chroma")