颜色匹配引擎

此模板使用Google Cloud Platform的Vertex AI和匹配引擎执行颜色匹配。

它将利用先前创建的索引根据用户提供的问题检索相关文档或上下文。

环境设置

在运行代码之前，应先创建索引。

创建此索引的过程可以在这里找到。

应设置Vertex的环境变量：

PROJECT_ID
ME_REGION
GCS_BUCKET
ME_INDEX_ID
ME_ENDPOINT_ID

要使用此包，首先应安装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-matching-engine

如果要将其添加到现有项目中，只需运行：

langchain app add rag-matching-engine

并将以下代码添加到您的server.py文件中：

from rag_matching_engine import chain as rag_matching_engine_chain

add_routes(app, rag_matching_engine_chain, path="/rag-matching-engine")

（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http://localhost:8000上运行

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-matching-engine")

有关如何连接到模板的更多详细信息，请参阅Jupyter笔记本rag_matching_engine。