人类迭代搜索

这个模板将创建一个虚拟研究助手，能够搜索维基百科以找到你问题的答案。

它受到了这个笔记本的启发。

环境设置

设置 ANTHROPIC_API_KEY 环境变量以访问Anthropic模型。

使用方法

要使用这个包，你首先需要安装LangChain CLI:

pip install -U langchain-cli

要创建一个新的LangChain项目并将其作为唯一的包安装，可以执行以下操作:

langchain app new my-app --package anthropic-iterative-search

如果你想将其添加到现有项目中，只需运行:

langchain app add anthropic-iterative-search

并将以下代码添加到你的 server.py 文件中:

from anthropic_iterative_search import chain as anthropic_iterative_search_chain
add_routes(app, anthropic_iterative_search_chain, path="/anthropic-iterative-search")

（可选）现在让我们配置LangSmith。

LangSmith将帮助我们跟踪、监控和调试LangChain应用程序。

你可以在这里注册LangSmith。

如果你没有访问权限，可以跳过这一部分。

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"

如果你在这个目录下，你可以直接启动一个LangServe实例:

langchain serve

这将在本地启动一个 FastAPI 应用程序，服务器运行在 http://localhost:8000

我们可以在 http://127.0.0.1:8000/docs 上看到所有模板

我们可以在 http://127.0.0.1:8000/neo4j_cypher/playground 访问 playground

我们可以通过以下代码访问模板:

from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/anthropic-iterative-search")