rag-search

RAG Search API是由thinkany.ai提供的一种智能搜索接口，它结合了文本搜索与自然语言处理技术，用于在大量数据中快速准确地找到与查询语句相关的信息。

RAG即"Retrieve, Generate, and Re-rank"，意为“检索、生成和重排序”。这三个步骤概括了RAG Search API的核心工作流程：首先通过关键词或者问题检索相关信息，然后使用自然语言生成技术提炼和总结信息，最后通过一系列算法对结果进行重排序，确保最相关的信息排在最前面。

如何开始使用：

1. 准备环境：在根目录下放置一个.env文件，并设置相应的环境变量，包括API密钥、OpenAI相关设置等。

2. 安装依赖：通过pip install -r requirements.txt命令来安装必要的依赖库。

3. 启动FastAPI服务器：使用uvicorn main:app --reload --port 8069命令启动服务器。

4. 发起API请求：通过指定的API地址（如http://127.0.0.1:8069），可以对具体的接口（如/rag-search）发起请求。

RAG Search可以用在什么情况下：

1. 深入搜索：当需要从互联网或大型数据库中检索与特定主题或问题高度相关的信息时，可以使用RAG Search实现深度和广度的搜索需求。

2. 高效摘要：若要快速理解某个领域或话题的关键信息和主要观点，可以利用RAG的生成能力从大量文本中提取摘要。

3. 个性化信息推荐：可以根据用户的查询历史和偏好，利用RAG Search提供更加个性化、相关性高的搜索结果。

4. 学术研究：在进行学术研究时，快速检索相关论文、资料和研究结果，RAG Search能够提供高效的信息检索服务。

5. 商业智能：企业在寻找市场趋势、竞争对手信息、客户反馈等相关信息时，可以使用RAG Search快速获取并分析相关数据。

RAG Search是一个高度灵活和强大的工具，适用于需要快速、准确地从大量数据中检索和分析信息的各种场景。