>Valyu 使 AI 应用和代理能够搜索互联网和专有数据源,以获取相关的 LLM 可用信息。
本笔记本介绍如何在 LangChain 中使用 Valyu 深度搜索工具。
首先,获取一个 Valyu API 密钥并将其添加为环境变量。注册即可获得 $10 免费额度 在此注册.
设置
该集成位于 langchain-valyu package.
pip install -qU langchain-valyu
为了使用该包,您还需要设置 VALYU_API_KEY 环境变量为您的 Valyu API 密钥。
valyu_api_key = os.environ["VALYU_API_KEY"]
实例化
现在我们可以实例化我们的检索器: 该 ValyuContextRetriever 可以使用多个参数进行配置:
- k: int = 5 每个查询返回的顶部结果数量。
- search_type: str = "all" 要执行的搜索类型:'all'、'proprietary' 或 'web'。默认为 'all'。
- relevance_threshold: float = 0.5 文档被认为相关的最小相关分数(介于 0 和 1 之间)。默认为 0.5。
- max_price: float = 20.0 您愿意为每个查询花费的最高价格(以美元计)。默认为 20.0。
- start_date: Optional[str] = None 时间过滤的开始日期,格式为 YYYY-MM-DD(可选)。
- end_date: Optional[str] = None 时间过滤的结束日期,格式为 YYYY-MM-DD(可选)。
- client: Optional[Valyu] = None 一个可选的自定义 Valyu 客户端实例。如果未提供,将在内部创建一个新客户端。
- valyu_api_key: Optional[str] = None 您的 Valyu API 密钥。如果未提供,检索器将查找 VALYU_API_KEY 环境变量。
from langchain_valyu import ValyuRetriever
retriever = ValyuRetriever(
k=5,
search_type="all",
relevance_threshold=0.5,
max_price=20.0,
start_date="2024-01-01",
end_date="2024-12-31",
client=None,
valyu_api_key=os.environ["VALYU_API_KEY"],
)
使用
query = "What are the benefits of renewable energy?"
docs = retriever.invoke(query)
for doc in docs:
print(doc.page_content)
print(doc.metadata)
在链中使用
我们可以轻松地将此检索器组合到链中。
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_openai import ChatOpenAI
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
"""Answer the question based only on the context provided.
Context: {context}
Question: {question}"""
)
llm = ChatOpenAI(model="gpt-5.4-mini")
def format_docs(docs):
return "\n\n".join(doc.page_content for doc in docs)
chain = (
{"context": retriever | format_docs, "question": RunnablePassthrough()}
| prompt
| llm
| StrOutputParser()
)
API 参考
有关所有 Valyu Context API 功能和配置的详细文档,请前往 API 参考: docs.valyu.network/overview