引言
在当今快速变化的信息时代，获取最新、最相关的数据比以往任何时候都更加重要。You.com 提供了一套强大的API工具，帮助开发者从最新的信息中挖掘有价值的数据。本文将介绍如何设置和使用You.com API，以便有效地获取大规模语言模型（LLM）训练数据集之外的信息。
主要内容
1. 设置
首先，您需要安装langchain-community包，并设置You.com的API密钥。可通过环境变量进行设置：
%pip install --upgrade --quiet langchain-community
import os
os.environ["YDC_API_KEY"] = "your_api_key_here"
# 使用API代理服务提高访问稳定性
为了增强可观测性，可以选择设置LangSmith：
# os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
# os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = getpass.getpass()
# os.environ["LANGCHAIN_PROJECT"] = 'Experimentz'
2. 使用工具
通过YouSearchAPIWrapper来执行搜索查询：
from langchain_community.utilities import YouSearchAPIWrapper
utility = YouSearchAPIWrapper(num_web_results=1)
response = utility.raw_results(query="What is the weather in NY")
hits = response["hits"]
print(len(hits))
print(hits)
3. 检索器的使用
使用YouRetriever来简化信息检索：
from langchain_community.retrievers.you import YouRetriever
retriever = YouRetriever(num_web_results=1)
response = retriever.invoke("What is the weather in NY")
print(len(response))
print(response)
4. 链式调用
通过链式调用实现复杂的问答任务：
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
runnable = RunnablePassthrough
retriever = YouRetriever(num_web_results=1)
model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-16k")
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
"""Answer the question based only on the context provided.
Context: {context}
Question: {question}"""
)
chain = (
runnable.assign(context=(lambda x: x["question"]) | retriever)
| prompt
| model
| output_parser
)
output = chain.invoke({"question": "what is the weather in NY today"})
print(output)
常见问题和解决方案
-
连接不稳定：由于网络限制，API调用可能受影响。建议使用API代理服务来提高访问稳定性。
-
API响应延迟：考虑减小
num_web_results或优化查询以减少响应时间。
总结和进一步学习资源
You.com API 提供了一种简便的方法来获取实时信息，通过本文的介绍，您应能够设置并有效使用这些工具。若需进一步学习，建议参考以下资源：
参考资料
- You.com API文档
- LangChain库文档
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