探索Vectara Chat：快速构建基于数据的AI聊天助手

探索Vectara Chat：快速构建基于数据的AI聊天助手

随着人工智能的发展，创建类似ChatGPT的聊天助手已成为许多企业的需求。Vectara 提供了一个受信任的生成式AI平台，让组织可以迅速创建基于自身数据的聊天体验。本文将深入探讨如何利用Vectara的Retrieval-Augmented-Generation-as-a-service (RAG)平台来开发一个高效的聊天助手。

引言

Vectara 的平台结合了多种技术，包括文本提取、机器学习分块、自己的嵌入模型、内部向量数据库，以及一个能够生成总结的语言模型LLM。通过提供一个简单易用的API，Vectara让开发者能够快速实现复杂的聊天功能。接下来，我们将详细介绍如何使用这些功能构建一个聊天应用。

主要内容

1. 注册和配置Vectara

要开始使用Vectara，首先需要注册一个账户，并创建一个或多个语料库，每个语料库代表一个存储文本数据的区域。然后，您需要创建API密钥来访问这些语料库，确保这些密钥的保密性和安全性。

2. 将Vectara集成到应用中

您可以通过两种方式将必要的凭证（客户ID、语料库ID和API密钥）提供给应用程序：

• 设置环境变量
• 在创建Vectara向量存储构造函数时直接传入

以下是通过环境变量提供凭证的示例代码：

import os
import getpass

os.environ["VECTARA_CUSTOMER_ID"] = getpass.getpass("Vectara Customer ID:")
os.environ