Serper API LangChain 集成：优化搜索与知识生成

RAG 技术与 Serper API 的结合

RAG（Retrieval Augmented Generation）技术是通过检索用户输入相关的信息片段，并结合外部知识库来生成更准确、更丰富的回答的一种技术。它主要解决了大型语言模型（LLMs）在处理知识密集型任务时可能遇到的挑战，如幻觉、知识过时和缺乏透明、可追溯的推理过程等。通过与 Serper API 的结合，RAG 能够在无需重新训练的情况下实现知识更新和扩展。

Serper API 提供了 Google 搜索的 API 接口，能够帮助用户实现高效的网络搜索。这种集成使得 RAG 技术能够借助实时的网络信息，提供更准确的答案，降低推理成本，并实现外部记忆功能。

环境配置与 Serper API 的集成

为了实现 Serper API 与 LangChain 的集成，首先需要在开发环境中配置必要的工具和依赖。以下是配置过程的详细步骤：

配置基础环境

在 Intern Studio 服务器上部署项目时，首先需要配置开发机系统。创建开发机时，使用 Cuda11.7-conda 镜像，并在资源配置中选择 30% A100 * 1 的选项。

进入开发机后，使用以下命令激活 Python 虚拟环境：

studio-conda -o internlm-base -t InternLM2_Huixiangdou
conda activate InternLM2_Huixiangdou

下载模型和依赖

复制所需的模型文件，并安装所需的 Python 依赖：

cd /root && mkdir models

ln -s /root/share/new_models/maidalun1020/bce-embedding-base_v1 /root/models/bce-embedding-base_v1
ln -s /root/share/new_models/maidalun1020/bce-reranker-base_v1 /root/models/bce-reranker-base_v1
ln -s /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-7b /root/models/internlm2-chat-7b

pip install protobuf==4.25.3 accelerate==0.28.0 aiohttp==3.9.3 auto-gptq==0.7.1

使用 LangChain 和 Serper API 进行搜索

Serper API 提供了强大的 Google 搜索功能，可以集成到 LangChain 中，以增强搜索能力。以下是使用案例：

配置 Serper API

首先，在 Serpapi 官网上注册并获取 API key。然后，替换配置文件中的 ${YOUR-API-KEY} 为实际的 API key。

集成 Serper API 到 LangChain

通过以下代码，可以将 Serper API 集成到 LangChain 中，实现搜索功能：

import os
from langchain.agents import load_tools
from langchain.agents import initialize_agent
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.agents import AgentType

os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'your-openai-key'
os.environ['SERPAPI_API_KEY'] = 'your-serper-api-key'

llm = OpenAI(temperature=0, max_tokens=2048)

tools = load_tools(['serpapi'])

agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)

agent.run('今天星期几?，历史上的今天发生了哪些大事')

茴香豆与 RAG 的结合

茴香豆作为一种新型应用，利用 RAG 技术实现了非参数化的知识更新。通过搭建 RAG 助手，不仅解决了信息不足的问题，还提升了回答的准确性。

创建知识库

在不重新训练的情况下，可以利用现有的文档作为新增知识数据源。在茴香豆项目中，使用 InternLM 的文档作为基础，创建向量数据库以实现知识检索。

运行知识助手

通过提取知识库特征并创建向量数据库，可以测试 RAG 助手的效果。以下是运行示例：

sed -i '74s/.*/ queries = ["huixiangdou 是什么？", "茴香豆怎么部署到微信群", "今天天气怎么样？"]/' /root/huixiangdou/huixiangdou/main.py

cd /root/huixiangdou/
python3 -m huixiangdou.main --standalone

茴香豆进阶功能

除了基础的 RAG 功能，茴香豆还支持远程模型调用和网络搜索等高级功能。这些功能可以通过配置文件进行灵活设置。

开启网络搜索

启用 Serper 的 API，可以让茴香豆从网络中获取实时信息，并将其与本地知识库结合，生成更丰富的回答。

利用 Gradio 搭建网页 Demo

通过 Gradio，可以快速搭建一个网页对话 Demo，展示茴香豆的功能。以下是实现步骤：

pip install gradio==4.25.0 redis==5.0.3 flask==3.0.2 lark_oapi==1.2.4

cd /root/huixiangdou
python3 -m tests.test_query_gradio

FAQ

问：如何配置 Serper API？

答：首先在 Serpapi 注册并获取 API key，然后在配置文件中替换 ${YOUR-API-KEY} 为实际的 key。

问：如何提高 RAG 的检索效率？

答：通过优化向量数据库和使用高效的重排序模型，可以显著提高检索效率。

问：茴香豆如何支持多语言？

答：茴香豆可以通过配置不同的语言模型来支持多语言，具体配置见 config.ini 文件。

问：如何在茴香豆中集成网络搜索？

答：需要在配置文件中启用 web_search 模块，并填写 Serper API 的 key。

问：茴香豆支持哪些大模型？

答：茴香豆支持 InternLM、GPT-4、Deepseek 等多种大模型，具体配置可在 config.ini 中查看。

通过本文的介绍，希望读者能够对 Serper API 和 LangChain 的集成有更深入的了解，并在自己的项目中实现高效的搜索与知识生成。