Membina Aplikasi Sembang AI Boleh Skala dengan Python, LangChain dan Carian Vektor

Membina aplikasi sembang AI sedia pengeluaran memerlukan storan vektor yang mantap dan pengurusan aliran kerja yang cekap. Mari terokai cara mencipta ini menggunakan Astra DB dan Langflow.

Persediaan Persekitaran

Pertama, mari kita sediakan persekitaran Python kita dengan kebergantungan yang diperlukan:

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

Konfigurasi Storan Vektor

Astra DB menyediakan keupayaan storan vektor gred perusahaan yang dioptimumkan untuk aplikasi AI. Begini cara untuk memulakannya:

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
)

Membina Antara Muka Sembang

Kami akan menggunakan Langflow untuk mencipta aliran kerja visual untuk aplikasi sembang kami. Langflow menyediakan antara muka seret dan lepas yang memudahkan proses pembangunan. Aliran kerja terdiri daripada:

Persediaan Komponen

• Pemprosesan input
• Penyepaduan carian vektor
• Penjanaan tindak balas
• Pemformatan output

Pembenaman dan Pengambilan Dokumen

Carian vektor dalam Astra DB membolehkan padanan persamaan yang cekap:

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

Pertimbangan Pengeluaran

Skalabiliti
Astra DB menyediakan kebolehskalaan besar-besaran untuk projek AI, menyokong trilion vektor dengan keselamatan gred perusahaan merentas mana-mana platform awan.

Keselamatan
Platform ini mematuhi piawaian Majlis Keselamatan PCI dan melindungi data PHI dan PII.

Prestasi
Astra DB menawarkan:

• Keupayaan pertanyaan/kemas kini serentak
• Latensi ultra rendah
• Sokongan asli untuk beban kerja bercampur dengan data vektor, bukan vektor dan penstriman

Penyepaduan Aliran Kerja

IDE visual Langflow membolehkan pembangunan dan lelaran pantas:

Ciri Utama

• Seret dan lepas antara muka untuk menyambungkan komponen
• Templat pra-bina untuk corak biasa
• Pengujian dan penyahpepijatan masa nyata
• Sokongan komponen tersuai

Seni bina ini menyediakan asas yang kukuh untuk membina aplikasi sembang AI sedia pengeluaran yang boleh berskala mengikut keperluan anda sambil mengekalkan prestasi tinggi dan standard keselamatan.

Atas ialah kandungan terperinci Membina Aplikasi Sembang AI Boleh Skala dengan Python, LangChain dan Carian Vektor. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!