CSV-Agent
这个模板使用一个 CSV 代理，结合工具（Python REPL）和内存（vectorstore）来与文本数据进行交互（问答）。
环境设置
设置 OPENAI_API_KEY 环境变量以访问 OpenAI 模型。
要设置环境，应运行 ingest.py 脚本来处理数据导入到 vectorstore 中。
使用方法
要使用这个包，首先需要安装 LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
要创建一个新的 LangChain 项目并将其安装为唯一包，可以执行以下操作：
langchain app new my-app --package csv-agent
如果要将其添加到现有项目中，只需运行：
langchain app add csv-agent
并将以下代码添加到你的 server.py 文件中：
from csv_agent.agent import agent_executor as csv_agent_chain
add_routes(app, csv_agent_chain, path="/csv-agent")
（可选）现在让我们配置 LangSmith。
LangSmith 将帮助我们跟踪、监视和调试 LangChain 应用程序。
你可以在 这里 注册 LangSmith。
如果你没有访问权限，可以跳过这一部分
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"
如果你在这个目录中，那么你可以直接启动 LangServe 实例：
langchain serve
这将启动一个 FastAPI 应用程序，服务器在本地运行，地址为
我们可以在 http://127.0.0.1:8000/docs 查看所有模板
我们可以在 http://127.0.0.1:8000/csv-agent/playground 访问 playground
我们可以通过以下代码访问模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/csv-agent")