10.12.2024 в 11:58

Создание приложения чата на основе ИИ с использованием Python, LangChain и векторного поиска

В этой статье мы подробно рассмотрим, как создать приложение чата с ИИ, которое готово к использованию в реальных условиях, с использованием мощных инструментов, таких как Astra DB и Langflow. Эти технологии позволяют не только эффективно управлять данными, но и интегрировать модели ИИ в ваш рабочий процесс, обеспечивая высокую производительность и масштабируемость. Мы разобьем процесс на несколько ключевых шагов, чтобы вы могли точно понять, как разработать надежное и масштабируемое приложение с минимальными усилиями.

Настройка среды

Сначала давайте настроим нашу среду Python с необходимыми зависимостями:

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

Конфигурация векторного хранилища

Astra DB предоставляет возможности векторного хранения корпоративного уровня, оптимизированные для приложений ИИ. Вот как его инициализировать:

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
)

Создание интерфейса чата

Мы будем использовать Langflow для создания визуального рабочего процесса для нашего чат-приложения. Langflow предоставляет интерфейс с функцией перетаскивания, который упрощает процесс разработки. Рабочий процесс состоит из:

Обработки входных данных
Интеграции векторного поиска
Генерации ответа
Форматирования вывода

Встраивание и извлечение документов

Векторный поиск в базе данных Astra DB обеспечивает эффективное сопоставление сходств:

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

Производственные соображения

Масштабируемость

Astra DB обеспечивает колоссальную масштабируемость для проектов ИИ, поддерживая триллионы векторов с безопасностью корпоративного уровня на любой облачной платформе.

Безопасность

Платформа соответствует стандартам Совета безопасности PCI и защищает данные PHI и PII.

Производительность

Astra DB обеспечивает:

Возможности одновременного запроса/обновления
Сверхнизкая задержка
Встроенная поддержка смешанных рабочих нагрузок с векторными, невекторными и потоковыми данными

Интеграция рабочего процесса

Визуальная среда разработки Langflow обеспечивает быструю разработку и итерацию:

Основные характеристики:

Интерфейс перетаскивания для соединения компонентов
Готовые шаблоны для распространенных узоров
Тестирование и отладка в реальном времени
Поддержка пользовательских компонентов

Эта архитектура обеспечивает надежную основу для создания готовых к использованию приложений чата на основе искусственного интеллекта, которые можно масштабировать в соответствии с вашими потребностями, сохраняя при этом высокие стандарты производительности и безопасности.

#Python

Войти на сайт