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rag-codellama-fireworks

这个模板对代码库进行了RAG评估。

它使用Fireworks的LLM推理API托管的codellama-34b模型。

环境设置​

将FIREWORKS_API_KEY环境变量设置为访问Fireworks模型。

您可以从这里获取它。

使用方法​

要使用此包，您首先应该安装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-codellama-fireworks

如果要将其添加到现有项目中，只需运行：

langchain app add rag-codellama-fireworks

并将以下代码添加到您的server.py文件中：

from rag_codellama_fireworks import chain as rag_codellama_fireworks_chain

add_routes(app, rag_codellama_fireworks_chain, path="/rag-codellama-fireworks")

（可选）现在让我们配置LangSmith。 LangSmith将帮助我们跟踪、监视和调试LangChain应用程序。 LangSmith目前处于私有测试版，您可以在此处注册。 如果您没有访问权限，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"

如果您在此目录中，则可以直接启动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-codellama-fireworks/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-codellama-fireworks")

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