[AI Embedchain] 使用案例问答

利用大型语言模型（LLMs）进行问答是一种变革性的应用，为各种现实世界的情况带来了显著的好处。Embedchain广泛支持与问答相关的任务，包括总结、内容创作、语言翻译和数据分析。LLMs的问答多功能性为众多实际应用提供了解决方案，例如：

教育辅助：增强学习体验和帮助作业
客户支持：高效地解决客户查询
研究协助：促进学术和专业研究
医疗信息：提供基础医疗知识
技术支持：解决与技术相关的询问
法律信息：提供基础法律建议和信息
商业洞察：提供市场分析和战略商业建议
语言学习帮助：帮助理解和翻译语言
旅行指导：提供旅行和接待信息
内容开发：帮助作者和创作者进行研究和创意生成

示例：使用Embedchain为Next.JS构建问答系统

快速创建一个RAG管道，使用Embedchain工具回答关于Next.JS框架的问题。

步骤1：设置你的RAG管道

首先，让我们创建你的RAG管道。打开你的Python环境并输入：

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from embedchain import App
app = App()

这将初始化你的应用程序。

步骤2：用数据填充你的管道

现在，让我们向你的管道添加数据。我们将包括Next.JS网站及其文档：

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# 添加Next.JS网站和文档
app.add("https://nextjs.org/sitemap.xml", data_type="sitemap")

# 添加Next.JS论坛数据
app.add("https://nextjs-forum.com/sitemap.xml", data_type="sitemap")

这一步将Next.JS网站和论坛的超过15K页面纳入你的管道。有关更多数据源选项，请查看Embedchain数据源概览。

步骤3：在本地测试你的管道

在你的本地机器上测试管道：

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app.query("Summarize the features of Next.js 14?")

运行这个查询，看看你的管道如何响应有关Next.js 14的信息。

（可选）步骤4：部署你的RAG管道

想上线吗？使用以下选项部署你的管道：

在Embedchain平台上部署
在你选择的云服务商上自托管

有关详细的部署说明，请遵循以下指南：

需要帮助？

如果你想进一步配置RAG管道，请随时查看API参考。