Création d'une application de chat IA évolutive avec Python, LangChain et Vector Search

La création d'une application de chat IA prête pour la production nécessite un stockage vectoriel robuste et une gestion efficace des flux de travail. Explorons comment créer cela à l'aide d'Astra DB et Langflow.

Configuration de l'environnement

Tout d'abord, configurons notre environnement Python avec les dépendances requises :

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

Configuration du stockage vectoriel

Astra DB fournit des capacités de stockage vectoriel de niveau entreprise optimisées pour les applications d'IA. Voici comment l'initialiser :

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
)

Construire l'interface de discussion

Nous utiliserons Langflow pour créer un flux de travail visuel pour notre application de chat. Langflow fournit une interface glisser-déposer qui simplifie le processus de développement. Le flux de travail comprend :

Configuration des composants

• Traitement des entrées
• Intégration de la recherche de vecteurs
• Génération de réponse
• Formatage de sortie

Incorporation et récupération de documents

La recherche de vecteurs dans Astra DB permet une correspondance de similarité efficace :

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

Considérations relatives à la production

Évolutivité
Astra DB offre une évolutivité massive pour les projets d'IA, prenant en charge des milliards de vecteurs avec une sécurité de niveau entreprise sur n'importe quelle plate-forme cloud.

Sécurité
La plateforme adhère aux normes du Conseil de sécurité PCI et protège les données PHI et PII.

Performances
Astra DB propose :

• Capacités de requête/mise à jour simultanées
• Latence ultra-faible
• Prise en charge native des charges de travail mixtes avec des données vectorielles, non vectorielles et en streaming

Intégration du flux de travail

L'IDE visuel de Langflow permet un développement et une itération rapides :

Principales fonctionnalités

• Interface glisser-déposer pour connecter des composants
• Modèles prédéfinis pour les modèles courants
• Tests et débogage en temps réel
• Prise en charge des composants personnalisés

Cette architecture fournit une base solide pour créer des applications de chat IA prêtes pour la production, capables d'évoluer avec vos besoins tout en maintenant des normes de performances et de sécurité élevées.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!