通过 Web 搜索功能增强您的 RAG 应用程序!
介绍
当使用检索增强生成(RAG)应用程序构建有趣的项目时,我们经常面临浏览限制等限制,这使得很难获取最新信息或当前数据,例如天气更新(我希望有更有趣的东西)。为了解决这个问题,我们可以为 RAG 应用程序配备搜索互联网的工具。让我们开始吧!
我们的工具台
- LangChain(使用大型语言模型构建应用程序的框架)
- SearXNG(免费元搜索引擎)
- CPython(C 语言包装器 :> )
- Docker(一个拿着凉面包的男人)
设置
首先我们从 SearXNG 安装开始。
1 -) 获取 SearXNG-docker
git 克隆 https://github.com/searxng/searxng-docker.git
2 -) 编辑 .env 文件以设置主机名和电子邮件
3 -) 生成密钥
<Linux> sed -i "s|ultrasecretkey|$(openssl rand -hex 32)|g" searxng/settings.yml <MacOS> sed -i"" -e "s|ultrasecretkey|$(openssl rand -hex 32)|g" searxng/settings.yml <Windows> $randomBytes = New-Object byte[] 32 (New-Object Security.Cryptography.RNGCryptoServiceProvider).GetBytes($randomBytes) $secretKey = -join ($randomBytes | ForEach-Object { "{0:x2}" -f $_ }) (Get-Content searxng/settings.yml) -replace 'ultrasecretkey', $secretKey | Set-Content searxng/settings.yml
4 -) 更新searxng/settings.yml以启用可用的搜索格式并禁用我们的LangChain实例的限制器:
use_default_settings: true server: # base_url is defined in the SEARXNG_BASE_URL environment variable, see .env and docker-compose.yml secret_key: "<secret-key>" # change this! limiter: false image_proxy: true ui: static_use_hash: true redis: url: redis://redis:6379/0 search: formats: - html - json
5-) 运行 SearXNG 实例
docker 组成
检查 Docker 中的 SearXNG 部署。如果一切看起来都不错,您就可以继续了。
演示应用程序
1 -) 创建虚拟环境并激活
python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate
2 -) 安装 Langchain
pip install langchain langchain-community
3 -) 创建 main.py
## Simple Get Results from langchain_community.utilities import SearxSearchWrapper import pprint s = SearxSearchWrapper(searx_host="http://localhost:8080",) result = s.results("What is RAG?", num_results=10, engines=["google"]) pprint.pprint(result) ## Github Tool from langchain_community.tools.searx_search.tool import SearxSearchResults wrapper = SearxSearchWrapper(searx_host="**") github_tool = SearxSearchResults(name="Github", wrapper=wrapper, kwargs = { "engines": ["github"], })
就是这样!您的 RAG 应用程序现在具有搜索功能。本指南没有介绍任何新内容,而是旨在汇总向 RAG 应用程序添加 Web 搜索功能的步骤。希望对您有帮助!
以上是通过 Web 搜索功能增强您的 RAG 应用程序!的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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Python适合数据科学、Web开发和自动化任务,而C 适用于系统编程、游戏开发和嵌入式系统。 Python以简洁和强大的生态系统着称,C 则以高性能和底层控制能力闻名。

Python在游戏和GUI开发中表现出色。1)游戏开发使用Pygame,提供绘图、音频等功能,适合创建2D游戏。2)GUI开发可选择Tkinter或PyQt,Tkinter简单易用,PyQt功能丰富,适合专业开发。

2小时内可以学会Python的基本编程概念和技能。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制流(条件语句和循环),3.理解函数的定义和使用,4.通过简单示例和代码片段快速上手Python编程。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

两小时内可以学到Python的基础知识。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制结构如if语句和循环,3.了解函数的定义和使用。这些将帮助你开始编写简单的Python程序。

要在有限的时间内最大化学习Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模块。1.datetime模块用于记录和规划学习时间。2.time模块帮助设置学习和休息时间。3.schedule模块自动化安排每周学习任务。

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

Python在web开发、数据科学、机器学习、自动化和脚本编写等领域有广泛应用。1)在web开发中,Django和Flask框架简化了开发过程。2)数据科学和机器学习领域,NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow库提供了强大支持。3)自动化和脚本编写方面,Python适用于自动化测试和系统管理等任务。
