Dria

Dria 是一个面向开发人员的公共 RAG 模型中心，他们可以在其中贡献和利用共享的嵌入湖。此笔记本演示了如何使用Dria API执行数据检索任务。

安装

确保已安装dria包。您可以使用 pip 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DriaRetriever的实例。

from langchain_community.retrievers import DriaRetriever

api_key = os.getenv("DRIA_API_KEY")
retriever = DriaRetriever(api_key=api_key)

API 参考：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查找相关文档。

query = "Find information about Dria."
result = retriever.invoke(query)
for doc in result:
    print(doc)

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