引言
在今天这个信息过载的时代，能够有效地搜索和检索互联网文档成为了一项至关重要的技能。传统的基于关键词的搜索引擎（如Google），虽然强大，但常常会因为SEO优化而返回不够相关的结果。而Exa Search则以其神经搜索能力，能够通过对自然语言查询的语义理解，更精准地返回相关文档。在这篇文章中，我们将介绍如何结合Exa Search和LangChain，通过代码示例展示如何实现这一神奇的组合。
主要内容
什么是Exa Search？
Exa Search是一款为大语言模型（LLM）设计的搜索引擎，它能够通过自然语言查询在互联网上搜索文档，并检索到经过清洗的HTML内容。与传统搜索引擎不同，Exa的神经搜索能力能够更深入地理解查询语句的意图，从而返回更具语义相关性的结果。
如何开始使用Exa Search？
为了开始使用Exa Search，首先需要获取一个Exa API Key，并将其设置为环境变量。您可以通过注册获得免费的$10 Credit，并通过完成一些简单的操作（比如第一次搜索）获得更多积分。
import os
api_key = os.getenv("EXA_API_KEY") # 设置环境变量中的API key
接下来，安装LangChain和Exa的集成包。
%pip install --upgrade --quiet langchain-exa
%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-openai langchain-community
使用ExaSearchRetriever
ExaSearchRetriever是一个利用Exa Search来检索相关文档的工具。在这个过程中，max_characters参数用于限制返回文本的最大字符数，以避免过长的文本对系统造成负担。
结合LangChain
借助Exa SDK，开发者可以轻松地通过LangChain创建强大的检索工具，比如search_and_contents和find_similar_and_contents。我们可以通过LangChain Agent工具将这些功能有效地集成到工作流中。
代码示例
下面是一个如何使用search_and_contents和find_similar_and_contents功能的代码示例：
import os
from exa_py import Exa
from langchain_core.tools import tool
exa = Exa(api_key=os.getenv("EXA_API_KEY"))
@tool
def search_and_contents(query: str):
"""基于查询搜索网页并检索其内容。"""
# 组合使用search 和 contents retrieval 两个API端点
return exa.search_and_contents(
query, use_autoprompt=True, num_results=5, text=True, highlights=True
)
@tool
def find_similar_and_contents(url: str):
"""搜索与给定URL类似的网页并检索其内容。"""
# 组合使用find similar 和 contents retrieval 两个API端点
return exa.find_similar_and_contents(url, num_results=5, text=True, highlights=True)
tools = [search_and_contents, find_similar_and_contents]
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，开发者可能需要考虑使用API代理服务来确保稳定访问。可以在代码中加入代理配置以提高访问稳定性。
数据限制
在使用Exa API时，请注意可能的字符数限制，并合理设置max_characters参数来控制输出数据的大小。
总结和进一步学习资源
通过结合使用Exa Search和LangChain，开发者可以实现更具语义理解能力的互联网信息检索。不仅能提高搜索结果的相关性，还能大大简化信息收集过程。推荐开发者查看Exa和LangChain的官方文档以获取更多细节和高级配置技巧。
参考资料
- Exa Search 官方文档
- LangChain 官方文档
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