Lepton AI 搜索对话式演示项目指南

Lepton AI 搜索对话式演示项目指南

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/se/search_with_lepton

1. 项目介绍

Lepton AI 的 search_with_lepton 是一个开源项目，用于快速搭建基于对话的搜索应用程序。它支持集成大型语言模型（LLM），内置搜索引擎（如Bing和Google）并提供了自定义美观界面的能力。此外，该项目还允许缓存搜索结果以便分享，方便用户构建自己的交互式搜索体验。

2. 项目快速启动

安装依赖

首先确保你已经安装了Python、Node.js和npm。

然后，在项目根目录运行以下命令来安装前端和后端所需的依赖：

cd web
npm install
cd ..
pip install -r requirements.txt

运行应用

Bing搜索API

要使用Bing搜索引擎，设置BACKEND环境变量为BING，并提供订阅密钥：

export BACKEND=BING
export BING_SEARCH_V7_SUBSCRIPTION_KEY=YOUR_BING_SUBSCRIPTION_KEY
python search_with_lepton.py

其他搜索引擎

• Google SearchApi:

  export SEARCHAPI_API_KEY=YOUR_SEARCHAPI_API_KEY
  BACKEND=SEARCHAPI python search_with_lepton.py
  

• Serper:

  export SERPER_SEARCH_API_KEY=YOUR_SERPER_API_KEY
  BACKEND=SERPER python search_with_lepton.py
  

• Google Programmable Search Engine:

  export GOOGLE_SEARCH_API_KEY=YOUR_GOOGLE_SEARCH_API_KEY
  export GOOGLE_SEARCH_CX=YOUR_GOOGLE_SEARCH_ENGINE_ID
  BACKEND=GOOGLE python search_with_lepton.py
  

部署到Lepton AI

你还可以一键部署到Lepton AI平台：

lep photon run -n search-with-lepton-modified -m search_with_lepton.py --env BACKEND=BING --env BING_SEARCH_V7_SUBSCRIPTION_KEY=YOUR_BING_SUBSCRIPTION_KEY

3. 应用案例和最佳实践

• 在企业内部创建定制化的知识库搜索工具。
• 整合多种搜索源以提高信息检索的全面性。
• 使用LLM增强搜索功能，提供相关问题建议，提升用户体验。
• 可以作为原型快速测试新的搜索解决方案，然后再进行大规模部署。

为了优化性能，最佳实践包括：

• 尽可能缓存非实时要求的搜索结果。
• 根据用户行为动态调整搜索引擎和LLM的组合策略。
• 定期更新搜索索引以保持数据新鲜度。

4. 典型生态项目

此项目可以与其他Lepton AI工具和服务结合，例如使用Lepton KV存储搜索查询和结果，以及利用Lepton的LLM模型来处理复杂查询。此外，还可以考虑与其他开源自然语言处理库或框架（如Hugging Face Transformers）集成，以进一步增强搜索能力。

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以上就是关于search_with_lepton项目的简要介绍、快速启动步骤、应用场景及推荐的最佳实践。通过这个项目，你可以轻松构建起自己的对话式搜索系统，并拓展其在不同场景中的应用潜力。

search_with_lepton 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/search_with_lepton