[如何利用Kay.ai进行数据检索：从安装到高级用法]

# 如何利用Kay.ai进行数据检索：从安装到高级用法

## 引言
在人工智能时代，获取高质量的数据对于构建智能应用至关重要。尤其是在涉及到公司信息、财报等方面的数据检索时，一个强大的API工具可以显著提高效率。Kay.ai 提供了一个强大而灵活的API，可以帮助您在不需要基础设施的情况下快速检索数据。本篇文章将带您从安装到高级使用，全面了解如何利用Kay.ai API进行数据检索。

## 主要内容

### 1. 如何安装Kay.ai
要使用Kay.ai，首先需要安装Kay的Python包。可以通过以下命令进行安装：

```bash
!pip install kay

安装完成后，您需要一个API密钥，您可以在 kay.ai 注册并获取一个免费的API密钥。在此之后，设置环境变量 KAY_API_KEY：

import os
os.environ["KAY_API_KEY"] = 'your_api_key_here'

2. KayAiRetriever的基本使用方法

KayAiRetriever是Kay提供的用于数据检索的核心工具。您可以通过以下方式创建和调用：

from langchain_community.retrievers import KayAiRetriever

retriever = KayAiRetriever.create(
    dataset_id="company", 
    data_types=["10-K", "10-Q", "PressRelease"], 
    num_contexts=3
)
docs = retriever.invoke(
    "What were the biggest strategy changes and partnerships made by Roku in 2023?"
)

3. 在数据检索链中的应用

为了更好的使用检索结果，可以将KayAiRetriever集成到一个检索链中，结合OpenAI模型进行问答：

from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
from langchain_openai import ChatOpenAI

model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")
qa = ConversationalRetrievalChain.from_llm(model, retriever=retriever)

questions = [
    "What were the biggest strategy changes and partnerships made by Roku in 2023?"
]
chat_history = []

for question in questions:
    result = qa({"question": question, "chat_history": chat_history})
    chat_history.append((question, result["answer"]))
    print(f"-> **Question**: {question} \n")
    print(f"**Answer**: {result['answer']} \n")

代码示例

上面的代码展示了如何结合Kay.ai的检索能力和OpenAI的强大模型实现一个问答系统。

常见问题和解决方案

API访问问题： 由于网络限制，某些地区可能无法直接访问 Kay.ai API，我们建议开发者考虑使用API代理服务来提高访问稳定性，使用 {AI_URL} 作为API端点。
数据检索不准确： 请确保提供了正确的 dataset_id 和相关的 data_types。如果仍然不准确，可以增加 num_contexts 的值以检索更多文档。