如何使用RAG在代码库上进行Codellama-34B模型推理

技术背景介绍

RAG（检索增强生成）是一种将检索和生成相结合的方法，可以提高语言模型的性能，尤其是在处理代码库时。Codellama-34B是一个先进的代码生成和理解模型，由Fireworks提供的LLM推理API进行托管。我们将使用LangChain框架来进行RAG操作，并展示如何设置和使用这些工具进行代码库的推理。

核心原理解析

RAG通过结合检索和生成技术，可以从指定的代码库中检索相关信息，并生成与上下文相关的代码片段。Codellama-34B模型擅长理解代码并生成高质量的代码片段，适用于复杂的编程任务。Fireworks的LLM推理API提供了稳定和高效的模型访问。

代码实现演示

首先，确保你已经设置了FIREWORKS_API_KEY环境变量，以便访问Fireworks模型。请从这里获取API密钥。

环境设置

# 设置 Fireworks API Key
export FIREWORKS_API_KEY='your-api-key'

安装LangChain CLI

pip install