SourceyRetriever 통합

SourceyRetriever 통합

LangChain JavaScript로 SourceyRetriever 검색기와 통합하는 방법을 알아봅니다.

Sourcey는 이미 이 검색기가 필요로 하는 파일을 생성해요.

SourceyRetriever를 사용해 게시된 Sourcey 문서 사이트에서 검색하세요. search-index.json을 읽고, llms-full.txt가 있으면 사용하며, metadata.source에 canonical 페이지 URL을 담은 Document 객체를 반환합니다.

출처: 문서

본문

개요

통합 세부 정보

설정

설치

npm install langchain-sourcey @langchain/core

yarn add langchain-sourcey @langchain/core

pnpm add langchain-sourcey @langchain/core

API 키가 필요하지 않습니다.

인스턴스화(Instantiation)

siteUrl은 게시된 Sourcey 문서 빌드의 루트를 가리켜야 합니다.

import { SourceyRetriever } from "langchain-sourcey";

const retriever = new SourceyRetriever({
  siteUrl: "https://sourcey.com/docs",
  topK: 3,
});

사용법(Usage)

const docs = await retriever.invoke("mcp integration");

for (const doc of docs) {
  console.log(doc.metadata.title);
  console.log(doc.metadata.source);
}

체인 내에서 사용하기

채팅 모델 패키지를 설치하세요. 이 예제는 OpenAI를 사용합니다:

npm install @langchain/openai

yarn add @langchain/openai

pnpm add @langchain/openai

import type { Document } from "@langchain/core/documents";
import { StringOutputParser } from "@langchain/core/output_parsers";
import { ChatPromptTemplate } from "@langchain/core/prompts";
import { RunnablePassthrough, RunnableSequence } from "@langchain/core/runnables";
import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";
import { SourceyRetriever } from "langchain-sourcey";

const retriever = new SourceyRetriever({
  siteUrl: "https://sourcey.com/docs",
  topK: 3,
});

const prompt = ChatPromptTemplate.fromTemplate(
  `Answer the question using the documentation context below.

{context}

Question: {question}`
);

const formatDocs = (docs: Document[]) =>
  docs.map((doc) => doc.pageContent).join("\n\n");

const chain = RunnableSequence.from([
  {
    context: retriever.pipe(formatDocs),
    question: new RunnablePassthrough(),
  },
  prompt,
  new ChatOpenAI({ model: "gpt-4.1-mini" }),
  new StringOutputParser(),
]);

await chain.invoke("How does Sourcey document MCP servers?");

Sourcey 사이트 요구 사항(Sourcey site requirements)

깔끔한 검색을 위해 게시된 Sourcey 사이트는 다음을 해야 합니다:

• search-index.json 게시
• llms-full.txt 게시
• 반환된 인용이 canonical이 되도록 sourcey.config.ts에서 siteUrl 설정

llms-full.txt를 사용할 수 없으면 SourceyRetriever는 일치하는 HTML 페이지에서 텍스트를 추출하는 것으로 폴백합니다.

더 보기(More)

• Sourcey 가이드: LangChain과 함께 Sourcey 사용하기
• 패키지: npm의 langchain-sourcey

더 알아보기 (Learn more)

• Sourcey 프로바이더 통합

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