探索Vectara：如何快速构建数据驱动的AI助手

引言

在当今科技发展的浪潮中，企业需要更智能的方式进行信息检索和生成。Vectara提供的RAG（Retrieval-Augmented-Generation）平台，通过一个简单易用的API，帮助企业快速创建类似ChatGPT的AI助手，基于自身的数据、文档和知识库，提供实时的内容响应。本篇文章将带你详细了解如何使用Vectara实现这一目标。

主要内容

Vectara核心组件

Vectara的服务包括文本提取、ML分块、Boomerang嵌入模型、内部向量数据库、查询服务，以及用于生成性总结的LLM。以下是各组件的简要介绍：

1. 文本提取：支持从多种文件格式（如PDF、PPT、DOCX等）中提取文本。
2. ML分块：提供先进的文本分块性能，优化检索效果。
3. Boomerang嵌入模型：用于将文本和查询转化为向量。
4. 向量数据库：存储文本块及其对应的嵌入向量。
5. 查询服务：将查询自动编码为嵌入，检索最相关的文本片段。
6. 生成性总结：利用LLM为检索到的文档生成摘要，并附上引用。

集成LangChain实现存储和检索

Vectara也能与LangChain集成，实现更高效的向量存储和检索。

初始化设置

首先，需要设置你的环境变量，包括VECTARA_CUSTOMER_ID、VECTARA_CORPUS_ID和VECTARA_API_KEY。确保这些信息的保密性。

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Vectara执行检索和生成

以下是如何使用Vectara进行基本的检索和生成操作：

检索配置

from langchain_community.vectorstores import Vectara
from langchain_community.vectorstores.vectara import (
    RerankConfig,
    SummaryConfig,
    VectaraQueryConfig,
)

# 创建配置对象
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
)

查询和生成

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

错误检测与一致性评分

Vectara提供的HHEM模型可以检测生成内容的事实一致性，并通过FCS评分来帮助评估。

resp = rag.invoke(query_str)
print(resp["answer"])
print(f"Vectara FCS = {resp['fcs']}")

常见问题和解决方案

• 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，访问API时可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。
• 环境配置错误：确保所有环境变量正确配置，API密钥保持私密。

总结和进一步学习资源

Vectara为企业构建数据驱动的AI助手提供了强大工具。它不仅简化了复杂的AI模型集成过程，还能有效利用企业的数据资产。若想深入学习，请参考以下资源：

• Vectara API 文档
• LangChain 官方教程

参考资料

1. Vectara 官方网站
2. LangChain GitHub 仓库

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