玩转RAG：使用CodeLlama和Fireworks的代码库知识抽取

最新推荐文章于 2025-12-22 22:11:53 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-22 22:11:53 发布 · 332 阅读

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# 引言
在现代软件开发中，随着代码库规模的不断扩大，如何高效地从代码中提取有用的信息变得尤为重要。本篇文章将带您了解如何使用CodeLlama和Fireworks的RAG（检索-生成）模型在代码库中完成知识抽取。我们将详细介绍环境配置、使用方法，并提供代码示例。同时，我们也会讨论潜在的挑战及其解决方案，帮助您更好地应用这项技术。

# 主要内容
## 环境配置
要使用Fireworks模型，首先需要配置环境变量`FIREWORKS_API_KEY`。您可以从[这里](#)获取API密钥。

接下来，安装LangChain CLI，以便与我们的项目进行交互：

```bash
pip install -U langchain-cli

创建和配置项目

创建新项目

要创建一个新的LangChain项目，并安装rag-codellama-fireworks包，我们使用以下命令：

langchain app new my-app --package rag-codellama-fireworks

添加到现有项目

如果您希望将其添加到现有项目中，只需运行：

langchain app add rag-codellama-fireworks

然后，在您的server.py文件中添加以下代码：

from rag_codellama_fireworks import chain as rag_codellama_fireworks_chain

add_routes(app, rag_codellama_fireworks_chain, path="/rag-codellama-fireworks")

配置LangSmith（可选）

LangSmith可帮助您跟踪、监控和调试LangChain应用程序。您可以在这里注册LangSmith。如果没有访问权限，可以跳过这部分。

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 不指定时默认 "default"

启动LangServe实例

在项目目录中，您可以通过以下命令直接启动LangServe实例：

langchain serve

这将启动一个本地的FastAPI应用程序，访问地址为http://localhost:8000。

代码示例

以下是一个通过代码访问RAG模板的示例：

# 使用API代理服务提高访问稳定性
from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-codellama-fireworks")

常见问题和解决方案

API访问不稳定：某些地区可能存在网络限制，建议使用API代理服务以提高访问稳定性。
配置错误：检查环境变量和API密钥是否正确配置。

总结与进一步学习资源

在本文中，我们探讨了如何通过rag-codellama-fireworks从代码库中提取信息。希望这些内容能帮助您快速上手。如果您对这方面技术有更多兴趣，推荐查看以下资源：

参考资料

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