RAG 融合

该模板使用了一个项目的重新实现，该项目可以在这里找到。

它执行多个查询生成和互惠排序融合，以重新排列搜索结果。

环境设置

设置 OPENAI_API_KEY 环境变量以访问 OpenAI 模型。

要使用此软件包，您首先应该安装 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软件包，您可以执行：

langchain app new my-app --package rag-fusion

如果您想将其添加到现有项目中，只需运行：

langchain app add rag-fusion

并将以下代码添加到您的 server.py 文件中：

from rag_fusion.chain import chain as rag_fusion_chain
add_routes(app, rag_fusion_chain, path="/rag-fusion")

（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。

您可以在这里注册 LangSmith。

如果您没有访问权限，可以跳过此部分

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"

如果您在此目录中，则可以直接启动 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看到所有模板

我们可以通过以下代码访问代码中的模板：

from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-fusion")