使用 Python、LangChain 和向量搜尋建立可擴展的 AI 聊天應用程式

建立可用於生產的 AI 聊天應用程式需要強大的向量儲存和高效的工作流程管理。讓我們探索如何使用 Astra DB 和 Langflow 來建立它。

環境設定

首先，讓我們使用所需的依賴項來設定 Python 環境：

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

向量儲存配置

Astra DB 提供針對 AI 應用最佳化的企業級向量儲存功能。以下是初始化方法：

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
)

建構聊天介面

我們將使用 Langflow 為我們的聊天應用程式建立視覺化工作流程。 Langflow 提供了一個拖放介面，簡化了開發流程。工作流程包括：

組件設定

• 輸入處理
• 向量搜尋整合
• 回應產生
• 輸出格式

文件嵌入和檢索

Astra DB 中的向量搜尋可實現高效的相似性匹配：

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

生產注意事項

可擴充性
Astra DB 為 AI 專案提供巨大的可擴展性，在任何雲端平台上支援數兆個向量，並提供企業級安全性。

安全
該平台遵守 PCI 安全委員會標準並保護 PHI 和 PII 資料。

表演
Astra DB 優惠：

• 同時查詢/更新能力
• 超低延遲
• 對向量、非向量和流資料混合工作負載的本機支援

工作流程整合

Langflow 的視覺化 IDE 允許快速開發和迭代：

主要功能

• 用於連接組件的拖放介面
• 常見模式的預建範本
• 即時測試與除錯
• 自訂元件支援

此架構為建立可用於生產的 AI 聊天應用程式提供了堅實的基礎，這些應用程式可以根據您的需求進行擴展，同時保持高效能和安全標準。

以上是使用 Python、LangChain 和向量搜尋建立可擴展的 AI 聊天應用程式的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！