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Smabbler 的图驱动平台通过将数据转化为结构化知识基础来提升 AI 开发效率。

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Galaxia

Galaxia 知识库是一个用于 RAG 的集成知识库和检索机制。与标准解决方案不同，它基于使用符号 NLP 和知识表示方案构建的知识图谱。提供的文本会被分析并转换为包含文本、语言和语义信息的图谱。这种丰富的结构允许基于语义信息而非向量相似度/距离进行检索。
使用 Galaxia 实现 RAG，需要先将文件上传到 Galaxia，在那里分析它们，然后构建模型（知识图谱）。模型构建完成后，你可以使用 GalaxiaRetriever 连接到 API 并开始检索。 更多信息：文档

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安装

pip install langchain-galaxia-retriever

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使用

from langchain_galaxia_retriever.retriever import GalaxiaRetriever

gr = GalaxiaRetriever(
    api_url="beta.api.smabbler.com",
    api_key="<key>",
    knowledge_base_id="<knowledge_base_id>",
    n_retries=10,
    wait_time=5,
)

result = gr.invoke('<test question>')
print(result)

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<div className="source-links">
<Callout icon="edit">
    [在 GitHub 上编辑此页面](https://github.com/langchain-ai/docs/edit/main/src/oss/python/integrations/providers/galaxia.mdx) 或 [提交问题](https://github.com/langchain-ai/docs/issues/new/choose)。
</Callout>
<Callout icon="terminal-2">
    [将这些文档连接](/use-these-docs) 到 Claude、VSCode 等，通过 MCP 获取实时答案。
</Callout>
</div>