检索代理烟火

这个软件包使用托管在 FireworksAI 上的开源模型，使用代理架构进行检索。默认情况下，它在 Arxiv 上进行检索。

我们将使用 Mixtral8x7b-instruct-v0.1，在这篇博客中展示了它在函数调用方面产生了合理的结果，尽管它并没有为这个任务进行微调：点击这里查看

环境设置

有各种出色的方法来运行 OSS 模型。我们将使用 FireworksAI 作为运行模型的简便方法。更多信息请参见这里。

设置 FIREWORKS_API_KEY 环境变量以访问 Fireworks。

用法

要使用这个软件包，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 retrieval-agent-fireworks

如果您想将其添加到现有项目中，只需运行：

langchain app add retrieval-agent-fireworks

并将以下代码添加到您的 server.py 文件中：

from retrieval_agent_fireworks import chain as retrieval_agent_fireworks_chain
add_routes(app, retrieval_agent_fireworks_chain, path="/retrieval-agent-fireworks")

（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"

如果您在这个目录中，那么您可以直接启动 LangServe 实例：

langchain serve

这将启动 FastAPI 应用程序，服务器正在本地运行，地址为

http://localhost:8000

我们可以在http://127.0.0.1:8000/docs看到所有模板

我们可以在http://127.0.0.1:8000/retrieval-agent-fireworks/playground访问 playground

我们可以通过以下代码访问来自代码的模板：

from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/retrieval-agent-fireworks")