如何构建一个虚拟研究助手：步步搜索Wikipedia

最新推荐文章于 2025-12-19 11:10:21 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-19 11:10:21 发布 · 288 阅读

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#easyui #langchain #人工智能

引言

随着人工智能的发展，自动化的信息检索变得越来越重要。在生活和工作中，我们常常需要高效获取知识。本文将指导你创建一个虚拟研究助手，这个助手能够利用Wikipedia回答你的问题。我们将使用LangChain和Anthropic Iterative Search等工具来完成这个任务。

主要内容

环境设置

首先，你需要配置环境变量来访问Anthropic模型：

export ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key

安装LangChain CLI

为了使用这套工具，首先要安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建LangChain项目

你可以通过以下命令创建一个新项目，并安装anthropic-iterative-search：

langchain app new my-app --package anthropic-iterative-search

如果你已经有一个现有项目，可以通过下面的命令添加这个包：

langchain app add anthropic-iterative-search

配置服务器

在你的server.py文件中添加以下代码：

from anthropic_iterative_search import chain as anthropic_iterative_search_chain

add_routes(app, anthropic_iterative_search_chain, path="/anthropic-iterative-search")

可选：配置LangSmith

LangSmith帮助你跟踪、监视和调试LangChain应用程序。配置如下：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>

启动LangServe实例

在项目目录中，通过以下命令启动LangServe实例：

langchain serve

这将启动一个本地运行的FastAPI应用，访问地址为http://localhost:8000。

代码示例

以下是如何访问服务的代码示例：

from langserve.client import RemoteRunnable

# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("{AI_URL}/anthropic-iterative-search")

常见问题和解决方案

网络访问受限

某些地区对API的访问可能受限。建议使用API代理服务以提高访问的稳定性和速度。

调试问题

如果你在应用程序中遇到问题，可以检查LangSmith的日志以获取更详细的调试信息。

总结与进一步学习资源

通过本文，你应该能够成功创建一个虚拟的研究助手，并完成基本的Wikipedia搜索任务。为了深入学习，你可以参考以下资源：

参考资料

LangChain官方文档
Wikipedia API指南
FastAPI使用教程

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