引言
随着生成型AI技术的飞速发展，企业和开发者开始寻求可靠的解决方案，以快速部署类似ChatGPT的AI助手，从而增强其数据和文档的交互性和可访问性。Vectara作为一种检索增强生成（RAG）服务，提供了涵盖文本提取、嵌入向量存储和生成总结的全套解决方案。本篇文章旨在介绍如何利用Vectara平台实现这一目的，并通过代码示例帮助您快速上手。
主要内容
什么是Vectara？
Vectara是一个提供RAG即服务的平台，具备以下核心功能：
- 文件内容提取：支持从PDF、PPT、DOCX等文件中提取文本。
- 机器学习分块：提供先进的文本分块性能。
- 嵌入模型和向量数据库：使用Boomerang嵌入模型以及内部向量数据库存储文本块和向量。
- 查询服务：自动将查询编码成嵌入向量，并检索最相关的文本段。
- 生成总结：基于检索到的文档生成总结，并包含引用。
安装和设置
使用Vectara无需特别的安装步骤。首先，注册一个免费的Vectara账户，按照快速入门指南创建语料库并获取API密钥。然后，您可以将这些信息作为参数传递给Vectara向量存储，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"
使用Vectara向量存储
Vectara提供了一个向量存储的包装器，您可以在LangChain中使用：
from langchain_community.vectorstores import Vectara
# 创建Vectara向量存储实例
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_documents方法添加文本，或者直接上传文件：
vectara.add_texts(["to be or not to be", "that is the question"])
vectara.add_files(["path/to/file1.pdf", "path/to/file2.pdf"]) # 使用API代理服务提高访问稳定性
查询向量存储
可以通过similarity_search方法进行相似性查询，并获取相关文档列表：
results = vectara.similarity_search_with_score("what is LangChain?")
Vectara的检索增强生成（RAG）
您可以使用as_rag方法实现完整的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)
rag = vectara.as_rag(config)
response = rag.invoke("what did Biden say?")
print(response['answer'])
常见问题和解决方案
- 访问稳定性问题：由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务来提高访问稳定性。
- 数据隐私问题：确保上传到Vectara的数据符合相关的隐私政策和法规。
总结和进一步学习资源
Vectara为构建可靠的生成型AI体验提供了一条简便的路径，通过强大的API和灵活的配置选项，开发者可以快速实现复杂的查询和生成功能。欲更深入了解，您可以访问以下资源：
参考资料
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