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Arcee 帮助开发 SLM（小型、专业化、安全、可扩展的语言模型）。
本笔记本演示了如何使用 ArceeRetriever 类为 Arcee 的 Domain Adapted Language Models (DALMs) 检索相关文档。

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设置

在使用 ArceeRetriever 之前，请确保 Arcee API 密钥已设置为 ARCEE_API_KEY 环境变量。您也可以将 API 密钥作为命名参数传递。 
from langchain_community.retrievers import ArceeRetriever

retriever = ArceeRetriever(
    model="DALM-PubMed",
    # arcee_api_key="ARCEE-API-KEY" # if not already set in the environment
)

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额外配置

您还可以根据需要配置 ArceeRetriever 的参数，例如 arcee_api_url、arcee_app_url 和 model_kwargs。在对象初始化时设置 model_kwargs 会将过滤器和大小作为所有后续检索的默认值。 
retriever = ArceeRetriever(
    model="DALM-PubMed",
    # arcee_api_key="ARCEE-API-KEY", # if not already set in the environment
    arcee_api_url="https://custom-api.arcee.ai",  # default is https://api.arcee.ai
    arcee_app_url="https://custom-app.arcee.ai",  # default is https://app.arcee.ai
    model_kwargs={
        "size": 5,
        "filters": [
            {
                "field_name": "document",
                "filter_type": "fuzzy_search",
                "value": "Einstein",
            }
        ],
    },
)

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检索文档

您可以通过提供查询从上传的上下文中检索相关文档。以下是一个示例 
query = "Can AI-driven music therapy contribute to the rehabilitation of patients with disorders of consciousness?"
documents = retriever.invoke(query)

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附加参数

Arcee 允许您应用 filters 并设置检索到的文档的 size（按数量计）。过滤器有助于缩小结果范围。以下是如何使用这些参数 
# Define filters
filters = [
    {"field_name": "document", "filter_type": "fuzzy_search", "value": "Music"},
    {"field_name": "year", "filter_type": "strict_search", "value": "1905"},
]

# Retrieve documents with filters and size params
documents = retriever.invoke(query, size=5, filters=filters)
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以编程方式连接这些文档到 Claude、VSCode 等，通过 MCP 获取实时答案。
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