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retrieval-agent

这个包使用Azure OpenAI来使用代理架构进行检索。 默认情况下，这将在Arxiv上进行检索。

环境设置​

由于我们使用Azure OpenAI，我们需要设置以下环境变量：

export AZURE_OPENAI_ENDPOINT=...
export AZURE_OPENAI_API_VERSION=...
export AZURE_OPENAI_API_KEY=...

使用方法​

要使用这个包，您首先需要安装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 retrieval-agent

如果您想将其添加到现有项目中，只需运行：

langchain app add retrieval-agent

并将以下代码添加到您的server.py文件中：

from retrieval_agent import chain as retrieval_agent_chain

add_routes(app, retrieval_agent_chain, path="/retrieval-agent")

（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

这将在本地启动一个运行在http://localhost:8000的FastAPI应用程序的服务器

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/retrieval-agent/playground上访问playground

我们可以通过以下代码访问代码中的模板：

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/retrieval-agent")