在亚马逊Kendra上构建智能文档检索应用的实用指南
随着企业数据量的不断增长，如何有效地从海量数据中检索所需信息成为一项关键挑战。亚马逊Kendra是一个机器学习驱动的搜索服务，可帮您高效地从文档中查找信息。这篇文章将指导您如何使用亚马逊Kendra结合Anthropic Claude实现文档问答应用。
引言
本文将介绍如何使用亚马逊Kendra和Anthropic Claude构建一个用于文档检索的应用。我们将探讨如何通过使用boto3库连接亚马逊Bedrock服务，并利用LangChain来简化项目配置和管理。
环境配置
为确保应用能正确运行，您需要进行以下环境配置：
- 设置boto3：请确保boto3已经与您的AWS账户正确配置。可以参考 这里 的指南进行设置。
- 设置Kendra Index：您需要一个已经配置好的Kendra Index。可以使用 CloudFormation模板 来创建示例索引，或者使用您自己的数据集。
需要设置的环境变量包括：
AWS_DEFAULT_REGION：默认为us-east-1。AWS_PROFILE：默认为default。KENDRA_INDEX_ID：Kendra索引的ID。
使用方法
首先，确保安装了LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建新的LangChain项目并安装：
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 文件中添加以下代码：
from rag_aws_kendra.chain import chain as rag_aws_kendra_chain
add_routes(app, rag_aws_kendra_chain, path="/rag-aws-kendra")
LangSmith配置（可选）
LangSmith可用于追踪、监控和调试LangChain应用。可以在 这里 注册LangSmith账号。
配置环境变量：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
代码示例
以下是一个完整的代码示例用于启动本地服务器：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 启动本地服务器
langchain serve
# 初始化可远程运行的组件
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-aws-kendra")
# 使用API代理服务提高访问稳定性
response = runnable.invoke({"question": "What is Amazon Kendra?"})
print(response)
常见问题和解决方案
- 访问限制问题：在某些地区，访问AWS服务可能会遇到网络限制。此时可以考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。
- 调试困难：确保使用LangSmith进行调试和监控，以便更快地定位和解决问题。
总结和进一步学习资源
通过本指南，您应该能够配置并启动一个结合亚马逊Kendra和Anthropic Claude的智能文档检索应用。为了深入学习，可以查阅以下资源：
参考资料
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