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

百变鹏仔 5天前 #Python

文章标签矢量

构建可投入生产的人工智能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 astradbfrom langchain_core.embeddings import embeddingsfrom 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

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：

工作流程集成

langflow 的可视化 ide 允许快速开发和迭代：

立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；

主要特点

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。

文章推荐

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

环境设置

矢量存储配置

构建聊天界面

文档嵌入和检索

生产注意事项

工作流程集成

如何使用Python for NLP处理大型PDF文件中的文本？

使用Celery Redis Django优化网站异步任务处理流程

用Python绘制动态图表的高效方法

三分钟学会用Python绘制线形图、柱状图和饼图

Python for NLP：如何处理包含多个作者的PDF文本？