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。
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
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
)
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
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
}
)
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：
Langflow 的視覺化 IDE 允許快速開發和迭代：
主要功能
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！
