Membina aplikasi sembang AI sedia pengeluaran memerlukan storan vektor yang mantap dan pengurusan aliran kerja yang cekap. Mari terokai cara mencipta ini menggunakan Astra DB dan Langflow.
Pertama, mari kita sediakan persekitaran Python kita dengan kebergantungan yang diperlukan:
from langchain.vectorstores import AstraDB from langchain_core.embeddings import Embeddings from astrapy.info import CollectionVectorServiceOptions
Astra DB menyediakan keupayaan storan vektor gred perusahaan yang dioptimumkan untuk aplikasi AI. Begini cara untuk memulakannya:
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 )
Kami akan menggunakan Langflow untuk mencipta aliran kerja visual untuk aplikasi sembang kami. Langflow menyediakan antara muka seret dan lepas yang memudahkan proses pembangunan. Aliran kerja terdiri daripada:
Persediaan Komponen
Carian vektor dalam Astra DB membolehkan padanan persamaan yang cekap:
retriever = vector_store.as_retriever( search_type="similarity_score_threshold", search_kwargs={ "k": 1, "score_threshold": 0.5 } )
Skalabiliti
Astra DB menyediakan kebolehskalaan besar-besaran untuk projek AI, menyokong trilion vektor dengan keselamatan gred perusahaan merentas mana-mana platform awan.
Keselamatan
Platform ini mematuhi piawaian Majlis Keselamatan PCI dan melindungi data PHI dan PII.
Prestasi
Astra DB menawarkan:
IDE visual Langflow membolehkan pembangunan dan lelaran pantas:
Ciri Utama
Seni bina ini menyediakan asas yang kukuh untuk membina aplikasi sembang AI sedia pengeluaran yang boleh berskala mengikut keperluan anda sambil mengekalkan prestasi tinggi dan standard keselamatan.
Atas ialah kandungan terperinci Membina Aplikasi Sembang AI Boleh Skala dengan Python, LangChain dan Carian Vektor. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!