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title: Arcee
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>[Arcee](https://www.arcee.ai/about/about-us)는 SLM(작고, 특화되고, 안전하며, 확장 가능한 언어 모델)의 개발을 지원합니다.

이 노트북은 `ArceeRetriever` class를 사용하여 Arcee의 `Domain Adapted Language Models`(`DALMs`)에 대한 관련 문서를 검색하는 방법을 보여줍니다.

### 설정

`ArceeRetriever`를 사용하기 전에 Arcee API key가 `ARCEE_API_KEY` environment variable로 설정되어 있는지 확인하세요. api key를 named parameter로 전달할 수도 있습니다.

```python
from langchain_community.retrievers import ArceeRetriever

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

​
추가 구성

필요에 따라 arcee_api_url, arcee_app_url, model_kwargs와 같은 ArceeRetriever의 parameter들을 구성할 수도 있습니다. object 초기화 시 model_kwargs를 설정하면 이후 모든 검색에 대해 filters와 size가 기본값으로 사용됩니다. 
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",
            }
        ],
    },
)

​
문서 검색

query를 제공하여 업로드된 context에서 관련 문서를 검색할 수 있습니다. 다음은 예시입니다: 
query = "Can AI-driven music therapy contribute to the rehabilitation of patients with disorders of consciousness?"
documents = retriever.invoke(query)

​
추가 parameter

Arcee를 사용하면 filters를 적용하고 검색된 문서의 size(개수 기준)를 설정할 수 있습니다. Filters는 결과를 좁히는 데 도움이 됩니다. 다음은 이러한 parameter들을 사용하는 방법입니다: 
# 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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<Callout icon="pen-to-square" iconType="regular">
    [Edit the source of this page on GitHub.](https://github.com/langchain-ai/docs/edit/main/src/oss/python/integrations/retrievers/arcee.mdx)
</Callout>
<Tip icon="terminal" iconType="regular">
    [Connect these docs programmatically](/use-these-docs) to Claude, VSCode, and more via MCP for    real-time answers.
</Tip>
⌘I