使用Kay.ai进行高效文档检索：实现与应用

最新推荐文章于 2025-12-02 15:55:42 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-02 15:55:42 发布 · 235 阅读

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在AI领域，快速、可靠的信息检索是一项核心能力。Kay.ai 提供的API服务让AI代理可以实时获取上下文信息，使得构建具备信息检索能力的应用程序更加便捷。本文将介绍如何使用Kay.ai来检索美国公司的SEC文件和新闻稿数据，并结合实际开发场景提供详细的代码示例。

技术背景介绍

在构建AI应用时，获取高质量的上下文信息对于理解和响应至关重要。Kay.ai通过提供庞大的数据集作为嵌入的形式，使AI代理可以快速检索和使用这些数据。当前，Kay.ai主要支持SEC文件和新闻稿的数据检索。

核心原理解析

Kay.ai的检索系统基于embedding技术，将大规模数据集转换为向量嵌入，以便快速检索相关信息。通过指定数据集ID和数据类型，用户可以方便地从特定类别中提取相关文档。

代码实现演示(重点)

以下代码展示了如何利用Kay.ai的API进行文档检索：

# 安装Kay库
!pip install kay

# 设置API密钥
from getpass import getpass
import os

KAY_API_KEY = getpass('Enter your Kay API key: ')
os.environ["KAY_API_KEY"] = KAY_API_KEY

from langchain_community.retrievers import KayAiRetriever

# 创建检索器
retriever = KayAiRetriever.create(
    dataset_id="company",  # 数据集ID: "公司"数据集
    data_types=["10-K", "10-Q", "PressRelease"],  # 数据类型: 选择文件类型
    num_contexts=3  # 每次调用检索的文档块数
)

# 执行数据检索
docs = retriever.invoke(
    "What were the biggest strategy changes and partnerships made by Roku in 2023??"
)

# 打印结果
for doc in docs:
    print(doc.page_content)  # 输出检索到的文档内容

代码解析：

KayAiRetriever.create() 方法用于初始化检索器，指定数据集ID和数据类型。
invoke() 方法用于执行检索，参数是希望检索的信息。

应用场景分析

Kay.ai适用于需要实时信息更新和背景信息检索的AI应用，例如财经新闻分析、企业战略研究以及市场动态监测。这些应用需要从海量文档中提取相关信息，并快速响应用户查询。

实践建议

使用合适的数据类型：根据应用的需求选择合适的数据类型，可以提高检索的准确性。
调优文档块数：根据查询复杂性调整num_contexts参数，以平衡检索速度和信息完整性。
安全管理API密钥：通过环境变量或安全的密钥管理方案来保护API密钥。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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