自查询检索器与Vectara的使用指南

最新推荐文章于 2025-09-01 16:40:47 发布

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最新推荐文章于 2025-09-01 16:40:47 发布 · 303 阅读

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#langchain

Vectara提供了一个可信赖的生成型AI平台，帮助组织快速创建类似ChatGPT的体验，这种体验基于Retrieval-Augmented-Generation-as-a-service（RAG）的服务。Vectara提供了易于使用的API，包含从文件提取文本、基于机器学习的分块、Boomerang嵌入模型等组件。它还具备一个内部向量数据库以及查询服务，自动将查询编码为嵌入，并检索最相关的文本片段。结合大语言模型（LLM）生成基于检索文档的总结，包括引用。

在这篇文章中，我们将讲解如何使用LangChain与Vectara的自查询检索器进行结合。

核心原理解析

Vectara的RAG服务通过高级API技术实现，将检索与生成结合。自查询检索器通过定义文档的元数据支持字段，并结合LLM能力实现智能检索。

代码实现演示

我们假设您已经创建了Vectara账户和语料库，并添加了必要的环境变量：

import os

# 配置环境变量，通过getpass模块保证敏感信息的安全输入
os.environ["VECTARA_API_KEY"] = "<YOUR_VECTARA_API_KEY>"
os.environ["VECTARA_CORPUS_ID"] = "<YOUR_VECTARA_CORPUS_ID>"
os.environ["VECTARA_CUSTOMER_ID"] = "<YOUR_VECTARA_CUSTOMER_ID>"

from langchain.chains.query_constructor.base import AttributeInfo
from langch