探索Vectara：让AI助手更智能的RAG平台

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引言

在生成式AI的浪潮中，开发一个像ChatGPT这样的助手需要强大的支持。Vectara为企业提供了一种信任的生成式AI平台，允许快速创建基于自身数据、文档和知识的AI助手。这篇文章将探讨Vectara的能力，特别是其无服务器的RAG（Retrieval-Augmented-Generation）服务，并展示如何利用其API实现文本检索功能。

主要内容

1. Vectara的功能

Vectara作为一种服务，提供了RAG所需的所有组件，包括：

  • 文件文本提取（支持PDF、PPT、DOCX等）
  • 先进的机器学习分块技术
  • 内部向量数据库，用于存储文本和嵌入向量
  • 自动编码查询并返回最相关文本段的查询服务
  • 基于检索文档的生成式总结

2. 使用Vectara进行检索

Vectara不仅仅能生成摘要，还可作为向量存储库，为用户提供高级的语义检索功能。开发者可以通过简单的API调用来实现这些功能。

代码示例

以下是使用Vectara进行基本文本检索的Python代码示例：

import os
from langchain_community.vectorstores import Vectara
from langchain_community.vectorstores.vectara import VectaraQueryConfig, SummaryConfig, RerankConfig

# 使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ["VECTARA_API_KEY"] = "<YOUR_VECTARA_API_KEY>"
os.environ["VECTARA_CORPUS_ID"] = "<YOUR_VECTARA_CORPUS_ID>"
os.environ["VECTARA_CUSTOMER_ID"] = "<YOUR_VECTARA_CUSTOMER_ID>"

vectara = Vectara.from_files(["state_of_the_union.txt"])

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)["answer"]
print(response)

常见问题和解决方案

  1. 访问不稳定问题：由于区域限制，某些地区可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。

  2. 数据隐私问题：确保API密钥保密，防止未经授权的访问。

总结和进一步学习资源

Vectara提供了一个强大的RAG平台，通过其API，开发者能高效地创建基于自身数据的智能助手。想要深入了解和使用Vectara的更多功能，可以查看以下资源。

参考资料

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