Python、LangChain、Vector Search を使用したスケーラブルな AI チャット アプリケーションの構築

本番環境に対応した AI チャット アプリケーションを構築するには、堅牢なベクター ストレージと効率的なワークフロー管理が必要です。 Astra DB と Langflow を使用してこれを作成する方法を見てみましょう。

環境設定

まず、必要な依存関係を備えた Python 環境をセットアップしましょう。

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

ベクトルストレージ構成

Astra DB は、AI アプリケーション向けに最適化されたエンタープライズ グレードのベクトル ストレージ機能を提供します。初期化する方法は次のとおりです:

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
)

チャットインターフェイスの構築

Langflow を使用して、チャット アプリケーションの視覚的なワークフローを作成します。 Langflow は、開発プロセスを簡素化するドラッグ アンド ドロップ インターフェイスを提供します。ワークフローは次のもので構成されます:

コンポーネントのセットアップ

• 入力処理
• ベクトル検索の統合
• レスポンスの生成
• 出力フォーマット

ドキュメントの埋め込みと取得

Astra DB でのベクトル検索により、効率的な類似性マッチングが可能になります。

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

生産上の考慮事項

スケーラビリティ
Astra DB は、AI プロジェクトに大規模なスケーラビリティを提供し、あらゆるクラウド プラットフォーム全体でエンタープライズ グレードのセキュリティを備えた数兆のベクトルをサポートします。

セキュリティ
このプラットフォームは PCI セキュリティ評議会の標準に準拠し、PHI および PII データを保護します。

パフォーマンス
Astra DB が提供するもの:

• 同時クエリ/更新機能
• 超低遅延
• ベクター、非ベクター、ストリーミング データを含む混合ワークロードのネイティブ サポート

ワークフローの統合

Langflow のビジュアル IDE により、迅速な開発と反復が可能になります。

主な機能

• コンポーネントを接続するためのドラッグ アンド ドロップ インターフェイス
• 一般的なパターン用の事前に構築されたテンプレート
• リアルタイムのテストとデバッグ
• カスタムコンポーネントのサポート

このアーキテクチャは、高いパフォーマンスとセキュリティ基準を維持しながら、ニーズに合わせて拡張できる、実稼働対応の AI チャット アプリケーションを構築するための堅牢な基盤を提供します。

以上がPython、LangChain、Vector Search を使用したスケーラブルな AI チャット アプリケーションの構築の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。