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【GPT入门】第33课 从应用场景出发,区分 TavilyAnswer 和 TavilySearchResults,代码实战

  • 1. 区别
      • 应用场景
  • 2. 代码使用
  • 3.代码执行效果

langchain_community.tools.tavily_search中,TavilyAnswerTavilySearchResults有以下区别和应用场景:

1. 区别

  • 功能侧重
    • TavilyAnswer:主要用于查询Tavily搜索API并直接获取答案。它更侧重于为问题提供简洁明了的回答,隐藏了原始的搜索数据细节,只返回最终的答案。
    • TavilySearchResults:用于查询Tavily搜索API并获取完整的搜索结果,包括标题、网址、内容、答案、相关图片等多种数据类型。它提供了更丰富的信息,允许开发者根据具体需求进一步解析和处理这些数据。
  • 输出格式
    • TavilyAnswer:通常只返回一个字符串形式的答案。
    • TavilySearchResults:根据配置,可能以content_and_artifact格式返回,包含内容和相关的元数据等,如搜索结果的详细信息、查询的问题、后续问题、答案、图片列表、响应时间等。

应用场景

  • TavilyAnswer
    • 问答系统:当构建一个需要直接回答用户问题的智能问答系统时,TavilyAnswer可以快速获取简洁的答案并呈现给用户,无需用户处理额外的搜索结果信息。例如,用户询问“法国的首都是哪里”,TavilyAnswer可以直接返回“巴黎”。
    • 信息提取:在一些只需要关键信息的场景中,如从大量文本中提取特定问题的答案,TavilyAnswer能够精准地提供所需信息,避免了无关数据的干扰。
  • TavilySearchResults
    • 内容聚合与展示:如果需要创建一个内容聚合平台或搜索引擎界面,TavilySearchResults可以获取全面的搜索结果,包括标题、网址、内容等,以便更好地展示给用户,让用户能够根据详细信息判断搜索结果的相关性。例如,构建一个类似百度搜索的界面,用户可以看到搜索结果的标题、摘要和链接,方便进一步点击查看详细内容。
    • 复杂数据分析:当需要对搜索结果进行深入分析,例如统计特定关键词在不同网页中的出现频率、分析搜索结果的来源分布等,TavilySearchResults提供的丰富数据能够满足这些需求。开发者可以根据返回的多个字段进行各种分析和处理,为后续的决策或进一步的智能应用提供支持。

2. 代码使用

from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults,TavilyAnswer
from dotenv import load_dotenv
import os
load_dotenv()
import os
import json
# 用github账号登录,生成一个api key,填入下面的tavily_dev_i
TAVILY_API_KEY = os.getenv("TAVILY_API_KEY")
# 不用api key,直接调用,从环境变量中获取
search = TavilySearchResults(# api_key=TAVILY_API_KEY # 不用api key,直接调用,从环境变量中获取
)
res = search.invoke("马克思是谁")
print(res)
print(len(res))
print(json.dumps(res[0], indent=4, ensure_ascii=False))# tavily_answer = TavilyAnswer(api_key=TAVILY_API_KEY)
# 不用api key,直接调用,从环境变量中获取
tavily_answer = TavilyAnswer()
res = tavily_answer.invoke("马克思是谁")
print('tavily_answer:',res)

3.代码执行效果

TavilySearch默认查返回5条结果

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tavily_answer: 卡尔·马克思是德国哲学家、经济学家和社会学家,马克思主义的创始人之一,著有《资本论》和《共产党宣言》。他在19世纪影响了全球社会和政治运动。
http://www.dtcms.com/wzjs/504150.html

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