導入
検索拡張生成 (RAG) アプリケーションを使用して楽しいプロジェクトを構築する場合、閲覧制限などの制限に直面することが多く、天気予報などの最新情報や現在のデータを取得することが困難になります (もっと面白いものになることを願っています)。これを解決するには、RAG アプリケーションにインターネットを検索するツールを装備します。飛び込んでみましょう!
当社のツールベンチ
- LangChain (大規模な言語モデルを使用してアプリケーションを構築するためのフレームワーク)
- SearXNG (無料のメタ検索エンジン)
- CPython (C 言語ラッパー :> )
- ドッカー (かっこいいパンを持った男)
設定
まず、SearXNG のインストールから始めます。
1 -) SearXNG ドッカーを入手します
git クローン https://github.com/searxng/searxng-docker.git
2 -) .env ファイルを編集してホスト名と電子メールを設定します
3 -) 秘密鍵を生成します
<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 </windows></macos></linux>
4 -) searxng/settings.yml を更新して、利用可能な検索形式を有効にし、LangChain インスタンスのリミッターを無効にします。
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 </secret-key>
5-) SearXNG インスタンスを実行します
ドッカー構成
Docker で SearXNG のデプロイメントを確認します。すべて問題がなければ、続行する準備は完了です。
デモアプリケーション
1 -) 仮想環境を作成してアクティブ化します
python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate
2 -) Langchain をインストールします
pip install langchain langchain-community
3 -) main.py を作成します
## 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"], })
これで完成です! RAG アプリケーションに検索機能が追加されました。このガイドは新しいことを紹介するものではありませんが、RAG アプリケーションに Web 検索機能を追加する手順をまとめることを目的としています。お役に立てば幸いです!
以上がWeb 検索機能で RAG アプリケーションを強化します。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo

Inpython、「リスト」は、「リスト」、自由主義的なもの、samememory効率が高く、均質な偶然の瞬間の想起された「アレイ」の「アレイ」の「アレイ」の均質な偶発的な想起されたものです

pythonlistsandarraysaraybothmutable.1)listsareflexibleandsupportheTeterdatabutarlessmemory-efficient.2)Arraysaremorememory-efficientiant forhomogeneousdative、ressivelessatile、ressing comerttytytypecodeusageodoavoiderorors。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。


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