hyde

该模板使用了带有RAG的HyDE。

Hyde是一种检索方法，代表假设文档嵌入（Hypothetical Document Embeddings，HyDE）。它是一种通过为传入查询生成假设文档来增强检索的方法。

然后将该文档嵌入，并利用该嵌入查找与假设文档相似的真实文档。

其基本概念是，假设文档在嵌入空间中可能比查询更接近。

有关更详细的描述，请参见此处。

环境设置

设置 OPENAI_API_KEY 环境变量以访问 OpenAI 模型。

用法

要使用此包，您首先需要安装 LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

要创建一个新的 LangChain 项目并将此包作为唯一的包安装，您可以执行：

langchain app new my-app --package hyde

如果您想将其添加到现有项目中，只需运行：

langchain app add hyde

并将以下代码添加到您的 server.py 文件中：

from hyde.chain import chain as hyde_chain

add_routes(app, hyde_chain, path="/hyde")

（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。 您可以在 这里 注册 LangSmith。 如果您没有访问权限，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"

如果您在此目录中，则可以直接通过以下命令启动 LangServe 实例：

langchain serve

这将启动 FastAPI 应用，服务器在本地运行，地址为 http://localhost:8000。

我们可以在 http://127.0.0.1:8000/docs 查看所有模板。 我们可以在 http://127.0.0.1:8000/hyde/playground 访问游乐场。

我们可以通过代码访问模板：

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/hyde")