使用 Python、LangChain 和矢量搜索构建可扩展的 AI 聊天应用程序

构建可投入生产的 AI 聊天应用程序需要强大的矢量存储和高效的工作流程管理。让我们探索如何使用 Astra DB 和 Langflow 创建它。

环境设置

首先，让我们使用所需的依赖项设置 Python 环境：

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

矢量存储配置

Astra DB 提供针对 AI 应用优化的企业级矢量存储功能。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
)

构建聊天界面

我们将使用 Langflow 为我们的聊天应用程序创建可视化工作流程。 Langflow 提供了一个拖放界面，简化了开发过程。工作流程包括：

组件设置

• 输入处理
• 矢量搜索集成
• 响应生成
• 输出格式

文档嵌入和检索

Astra DB 中的矢量搜索可实现高效的相似性匹配：

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

生产注意事项

可扩展性
Astra DB 为 AI 项目提供巨大的可扩展性，在任何云平台上支持数万亿个向量，并提供企业级安全性。

安全
该平台遵守 PCI 安全委员会标准并保护 PHI 和 PII 数据。

表演
Astra DB 优惠：

• 同时查询/更新能力
• 超低延迟
• 对矢量、非矢量和流数据混合工作负载的本机支持

工作流程整合

Langflow 的可视化 IDE 允许快速开发和迭代：

主要功能

• 用于连接组件的拖放界面
• 常见模式的预构建模板
• 实时测试和调试
• 自定义组件支持

此架构为构建可用于生产的 AI 聊天应用程序提供了坚实的基础，这些应用程序可以根据您的需求进行扩展，同时保持高性能和安全标准。

以上是使用 Python、LangChain 和矢量搜索构建可扩展的 AI 聊天应用程序的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！