[优化RAG体验：通过LangChain实现查询重写与检索]

# 优化RAG体验：通过LangChain实现查询重写与检索

## 引言
在大规模语言模型（LLM）中，实现增强检索（RAG）的有效性常常需依托于查询重写技术。本文将探讨如何使用`rewrite_retrieve_read`方法来优化这一过程，并指导您如何在LangChain环境中快速上手。

## 主要内容

### 环境设置
首先，要使用OpenAI模型，请设置`OPENAI_API_KEY`环境变量。这一步骤确保您能够顺利调用OpenAI的功能。

### 使用方法
本节将引导您如何在LangChain中应用`rewrite_retrieve_read`作为核心模块。

#### 安装LangChain CLI
确保您安装了LangChain CLI：

```bash
pip install -U langchain-cli

创建新项目

您可以通过以下命令创建一个包含rewrite_retrieve_read的全新LangChain项目：

langchain app new my-app --package rewrite_retrieve_read

将模块添加到现有项目

如果已有项目，您可以运行：

langchain app add rewrite_retrieve_read

并在server.py文件中加入以下代码：

from rewrite_retrieve_read