Erstellen einer skalierbaren KI-Chat-Anwendung mit Python, LangChain und Vector Search

Der Aufbau einer produktionsreifen KI-Chat-Anwendung erfordert eine robuste Vektorspeicherung und ein effizientes Workflow-Management. Lassen Sie uns untersuchen, wie Sie dies mit Astra DB und Langflow erstellen.

Umgebungseinrichtung

Zuerst richten wir unsere Python-Umgebung mit den erforderlichen Abhängigkeiten ein:

from langchain.vectorstores import AstraDB
from langchain_core.embeddings import Embeddings
from astrapy.info import CollectionVectorServiceOptions

Vektorspeicherkonfiguration

Astra DB bietet Vektorspeicherfunktionen der Enterprise-Klasse, die für KI-Anwendungen optimiert sind. So initialisieren Sie es:

openai_vectorize_options = CollectionVectorServiceOptions(
    provider="openai",
    model_name="text-embedding-3-small",
    authentication={
        "providerKey": "OPENAI_API_KEY"
    }
)

vector_store = AstraDBVectorStore(
    collection_name="chat_history",
    api_endpoint="YOUR_ASTRA_DB_ENDPOINT",
    token="YOUR_ASTRA_DB_TOKEN",
    namespace="YOUR_NAMESPACE",
    collection_vector_service_options=openai_vectorize_options
)

Aufbau der Chat-Schnittstelle

Wir werden Langflow verwenden, um einen visuellen Workflow für unsere Chat-Anwendung zu erstellen. Langflow bietet eine Drag-and-Drop-Schnittstelle, die den Entwicklungsprozess vereinfacht. Der Workflow besteht aus:

Komponenten-Setup

• Eingabeverarbeitung
• Vektorsuchintegration
• Antwortgenerierung
• Ausgabeformatierung

Einbetten und Abrufen von Dokumenten

Die Vektorsuche in Astra DB ermöglicht einen effizienten Ähnlichkeitsabgleich:

retriever = vector_store.as_retriever(
    search_type="similarity_score_threshold",
    search_kwargs={
        "k": 1,
        "score_threshold": 0.5
    }
)

Produktionsüberlegungen

Skalierbarkeit
Astra DB bietet enorme Skalierbarkeit für KI-Projekte und unterstützt Billionen von Vektoren mit Sicherheit auf Unternehmensniveau auf jeder Cloud-Plattform.

Sicherheit
Die Plattform entspricht den Standards des PCI Security Council und schützt PHI- und PII-Daten.

Leistung
Astra DB bietet:

• Gleichzeitige Abfrage-/Aktualisierungsfunktionen
• Extrem niedrige Latenz
• Native Unterstützung für gemischte Arbeitslasten mit Vektor-, Nicht-Vektor- und Streaming-Daten

Workflow-Integration

Die visuelle IDE von Langflow ermöglicht eine schnelle Entwicklung und Iteration:

Hauptfunktionen

• Drag-and-Drop-Schnittstelle zum Verbinden von Komponenten
• Vorgefertigte Vorlagen für gängige Muster
• Testen und Debuggen in Echtzeit
• Benutzerdefinierte Komponentenunterstützung

Diese Architektur bietet eine solide Grundlage für die Erstellung produktionsbereiter KI-Chat-Anwendungen, die sich an Ihre Anforderungen anpassen lassen und gleichzeitig hohe Leistungs- und Sicherheitsstandards beibehalten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErstellen einer skalierbaren KI-Chat-Anwendung mit Python, LangChain und Vector Search. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!