引言
在现代自然语言处理应用中，检索增强生成（RAG）技术提供了更为智能的问答解决方案。通过结合不同领域的检索器，RAG可以提供领域特定的精确回答。本文将介绍如何使用RAG多索引路由构建一个可以在PubMed、ArXiv、Wikipedia和Kay AI（用于SEC文件检索）间智能路由的问答应用。
主要内容
环境设置
要构建这个应用，我们需要访问不同的外部数据源，这包括PubMed、ArXiv、Wikipedia和Kay AI（用于检索SEC文件）。首先，您需要创建一个免费的Kay AI账户并获取API密钥。然后设置环境变量：
export KAY_API_KEY="<YOUR_API_KEY>"
安装LangChain CLI
为了使用此包，您需要先安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建和配置LangChain项目
您可以通过以下命令创建一个新的LangChain项目，并安装rag-multi-index-router作为唯一的包：
langchain app new my-app --package rag-multi-index-router
如果要将其添加到现有项目中，请执行以下命令：
langchain app add rag-multi-index-router
并将以下代码添加到您的server.py文件：
from rag_multi_index_router import chain as rag_multi_index_router_chain
add_routes(app, rag_multi_index_router_chain, path="/rag-multi-index-router")
（可选）配置LangSmith
LangSmith帮助跟踪、监视和调试LangChain应用程序。您可以在LangSmith注册。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
启动本地服务器
在目录内启动LangServe实例以运行应用程序：
langchain serve
访问本地运行的FastAPI应用程序，检查所有可用的模板和功能。
代码示例
以下是如何通过代码访问路由器的示例：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-multi-index-router")
# 运行问答任务
result = runnable.run_question("What are the recent advances in AI on ArXiv?")
print(result)
常见问题和解决方案
- 网络访问问题：在某些地区，由于网络限制，您可能需要使用API代理服务来提高稳定性。
- API密钥问题：检查API密钥是否正确设置在环境变量中。
总结和进一步学习资源
在本文中，我们展示了如何使用RAG多索引路由实现一个智能问答应用。通过结合多个领域的检索器，您可以提供更精准的问答服务。为了更深入地学习有关RAG的知识，以下是一些推荐资源：
参考资料
- LangChain Documentation
- PubMed API Guide
- ArXiv API User Manual
- Wikipedia API Documentation
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