构建可投入生产的人工智能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
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
)
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
}
)
生产注意事项
可扩展性
astra db 为 ai 项目提供巨大的可扩展性，在任何云平台上支持数万亿个向量，并提供企业级安全性。
安全
该平台遵守 pci 安全委员会标准并保护 phi 和 pii 数据。
表演
astra db 优惠：
- 同时查询/更新能力
- 超低延迟
- 对矢量、非矢量和流数据混合工作负载的本机支持
工作流程集成
langflow 的可视化 ide 允许快速开发和迭代：
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主要特点
- 用于连接组件的拖放界面
- 常见模式的预构建模板
- 实时测试和调试
- 自定义组件支持
此架构为构建可用于生产的 ai 聊天应用程序提供了坚实的基础，这些应用程序可以根据您的需求进行扩展，同时保持高性能和安全标准。
