Dria
Dria 是一个公共RAG模型的中心，供开发者贡献和利用共享的嵌入湖。本笔记本演示了如何使用
Dria API进行数据检索任务。
安装
确保你已经安装了dria包。你可以使用pip来安装它：
%pip install --upgrade --quiet dria
配置API密钥
设置您的Dria API密钥以进行访问。
import os
os.environ["DRIA_API_KEY"] = "DRIA_API_KEY"
初始化 Dria 检索器
创建一个DriaRetriever的实例。
from langchain_community.retrievers import DriaRetriever
api_key = os.getenv("DRIA_API_KEY")
retriever = DriaRetriever(api_key=api_key)
API Reference:DriaRetriever
创建知识库
在Dria的知识中心上创建知识
contract_id = retriever.create_knowledge_base(
name="France's AI Development",
embedding=DriaRetriever.models.jina_embeddings_v2_base_en.value,
category="Artificial Intelligence",
description="Explore the growth and contributions of France in the field of Artificial Intelligence.",
)
添加数据
将数据加载到您的Dria知识库中。
texts = [
"The first text to add to Dria.",
"Another piece of information to store.",
"More data to include in the Dria knowledge base.",
]
ids = retriever.add_texts(texts)
print("Data added with IDs:", ids)
检索数据
使用检索器根据查询找到相关文档。
query = "Find information about Dria."
result = retriever.invoke(query)
for doc in result:
print(doc)