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

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

DDD

发布： 2024-12-13 01:34:10

原创

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Building a Scalable AI Chat Application with Python, LangChain and Vector Search

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

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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
)

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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
    }
)

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