🦜Chính thức

Tích hợp LangChain

Drop-in retriever cho pipeline RAG LangChain với hỗ trợ tracing đầy đủ.

01Tổng quan 60 giây

SeiznRetriever là giải pháp thay thế drop-in cho bất kỳ retriever LangChain nào. Cung cấp tìm kiếm vector với tracing, caching và reranking tích hợp.

✓Tương thích với tất cả chain và agent LangChain
✓Tracing tích hợp cho mọi thao tác truy xuất
✓Hỗ trợ lọc, reranking và hybrid search

02Cài đặt

Cài đặt Seizn SDK cùng với LangChain.

Installationbash

# TypeScript / JavaScript
npm install seizn @langchain/core

# Python
pip install seizn langchain

03Ví dụ 5 phút

Tạo RAG chain với SeiznRetriever chỉ trong vài dòng mã.

TypeScripttypescript

import { SeiznRetriever } from 'seizn/langchain';
import { ChatOpenAI } from '@langchain/openai';
import { createRetrievalChain } from 'langchain/chains/retrieval';
import { createStuffDocumentsChain } from 'langchain/chains/combine_documents';
import { ChatPromptTemplate } from '@langchain/core/prompts';

// Initialize the Seizn retriever
const retriever = new SeiznRetriever({
  apiKey: process.env.SEIZN_API_KEY,
  dataset: 'my-docs',
  topK: 5,
  threshold: 0.7,
});

// Create a RAG chain
const llm = new ChatOpenAI({ model: 'gpt-4' });

const prompt = ChatPromptTemplate.fromTemplate(`
Answer the question based on the following context:
{context}

Question: {input}
`);

const documentChain = await createStuffDocumentsChain({ llm, prompt });
const retrievalChain = await createRetrievalChain({
  combineDocsChain: documentChain,
  retriever,
});

// Run the chain
const response = await retrievalChain.invoke({
  input: 'How do I configure rate limiting?',
});

console.log(response.answer);
// Trace ID available for debugging
console.log('Trace:', response.seiznTrace);

Pythonpython

import os
from seizn.langchain import SeiznRetriever
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.chains import create_retrieval_chain
from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

# Initialize the Seizn retriever
retriever = SeiznRetriever(
    api_key=os.environ["SEIZN_API_KEY"],
    dataset="my-docs",
    top_k=5,
    threshold=0.7,
)

# Create a RAG chain
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")

prompt = ChatPromptTemplate.from_template("""
Answer the question based on the following context:
{context}

Question: {input}
""")

document_chain = create_stuff_documents_chain(llm, prompt)
retrieval_chain = create_retrieval_chain(retriever, document_chain)

# Run the chain
response = retrieval_chain.invoke({
    "input": "How do I configure rate limiting?"
})

print(response["answer"])
# Trace ID available for debugging
print("Trace:", response.get("seizn_trace"))

04Mẹo cho Production

Bật Caching

Giảm độ trễ và chi phí bằng cách cache các truy vấn lặp lại.

typescript

const retriever = new SeiznRetriever({
  apiKey: process.env.SEIZN_API_KEY,
  dataset: 'my-docs',
  cache: {
    enabled: true,
    ttl: 3600, // 1 hour
  },
});

Bật Reranking

Cải thiện chất lượng kết quả với cross-encoder reranking.

typescript

const retriever = new SeiznRetriever({
  apiKey: process.env.SEIZN_API_KEY,
  dataset: 'my-docs',
  rerank: {
    enabled: true,
    model: 'cohere-rerank-v3',
    topN: 3,
  },
});

Lọc Metadata

Lọc kết quả theo trường metadata trước khi tìm kiếm vector.

typescript

const retriever = new SeiznRetriever({
  apiKey: process.env.SEIZN_API_KEY,
  dataset: 'my-docs',
  filter: {
    category: 'api-docs',
    language: 'en',
  },
});

05Xử lý sự cố

Lỗi	Nguyên nhân	Giải pháp
`SEIZN_AUTH_ERROR`	API key không hợp lệ hoặc thiếu	Kiểm tra biến môi trường SEIZN_API_KEY
`SEIZN_RATE_LIMIT`	Quá nhiều yêu cầu mỗi giây	Áp dụng exponential backoff hoặc nâng cấp gói
`Empty results`	Threshold quá cao hoặc không có tài liệu phù hợp	Giảm threshold hoặc kiểm tra nội dung dataset

Quay lại tích hợp Tích hợp LlamaIndex