使用LLMRails构建增强型AI应用：从文档检索到语义查询

使用LLMRails构建增强型AI应用：从文档检索到语义查询

在构建生成式AI应用时，文档的索引和查询是其中的重要环节。LLMRails提供了一个便捷的API平台，专注于高性能和高准确度的文档处理。本文将详细介绍如何利用LLMRails和LangChain实现这一功能。

技术背景介绍

LLMRails是一个提供文档索引和查询的API平台，优化了性能和准确度。通过与LangChain的集成，LLMRails支持从文档提取文本、分块成句、向量嵌入存储，以及通过混合搜索检索相关文本片段。这些功能使其成为构建增强型生成AI应用的理想选择。

核心原理解析

LLMRails利用其内部的嵌入模型和向量存储来处理文本。每个文本片段被编码为向量嵌入存储在内部向量库中，查询过程则自动将查询编码为嵌入，并检索最相关的文本片段。这种方法确保了查询的高效性和准确性。

代码实现演示

环境设置

首先，确保你已经安装了langchain-community包。

pip install -qU langchain-community

接下来，创建LLMRails账户并获取API密钥。

import os
import getpass

# 设置环境变量以供LLMRails使用
os.environ["LLM_RAILS_API_KEY"] = getpass.getpass("LLMRails API Key:")
os.environ["LLM_RAILS_DATASTORE_ID"] = getpass.getpass("LLMRails Datastore Id:")

添加文本

在LLMRails中创建数据存储，并获取其ID。然后使用以下代码添加文本。

from langchain_community.vectorstores import LLMRails

# 初始化LLMRails对象并添加文本
llm_rails = LLMRails.from_texts(["Your text here"])

相似性搜索

使用LLMRails进行相似性搜索，检索与查询最相关的文档。

query = "What do you plan to do about national security?"
found_docs = llm_rails.similarity_search(query, k=5)

print(found_docs[0].page_content)

带分数的相似性搜索

获取文档的同时，也可获取其相关性评分。

query = "What is your approach to national defense"
found_docs = llm_rails.similarity_search_with_score(query, k=5)

document, score = found_docs[0]
print(document.page_content)
print(f"\nScore: {score}")

应用场景分析

LLMRails可用于多种生成AI应用，例如：

• 智能搜索引擎：通过嵌入和相似性搜索提高搜索结果的相关性。
• 文档分析工具：分析和提取大型文档集中的关键信息。
• 知识管理系统：高效地组织和检索信息，提高知识库的利用率。

实践建议

1. 密钥管理：确保API密钥的安全，避免泄露。
2. 性能优化：通过调整k值优化相似性搜索的性能。
3. 测试和验证：在实际应用中测试模型结果的准确性，以确保满足需求。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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