Python、LangChain、Vector Search を使用したスケーラブルな AI チャット アプリケーションの構築
本番環境に対応した AI チャット アプリケーションを構築するには、堅牢なベクター ストレージと効率的なワークフロー管理が必要です。 Astra DB と Langflow を使用してこれを作成する方法を見てみましょう。
環境設定
まず、必要な依存関係を備えた Python 環境をセットアップしましょう。
from langchain.vectorstores import AstraDB from langchain_core.embeddings import Embeddings from astrapy.info import CollectionVectorServiceOptions
ベクトルストレージ構成
Astra DB は、AI アプリケーション向けに最適化されたエンタープライズ グレードのベクトル ストレージ機能を提供します。初期化する方法は次のとおりです:
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 )
チャットインターフェイスの構築
Langflow を使用して、チャット アプリケーションの視覚的なワークフローを作成します。 Langflow は、開発プロセスを簡素化するドラッグ アンド ドロップ インターフェイスを提供します。ワークフローは次のもので構成されます:
コンポーネントのセットアップ
- 入力処理
- ベクトル検索の統合
- レスポンスの生成
- 出力フォーマット
ドキュメントの埋め込みと取得
Astra DB でのベクトル検索により、効率的な類似性マッチングが可能になります。
retriever = vector_store.as_retriever( search_type="similarity_score_threshold", search_kwargs={ "k": 1, "score_threshold": 0.5 } )
生産上の考慮事項
スケーラビリティ
Astra DB は、AI プロジェクトに大規模なスケーラビリティを提供し、あらゆるクラウド プラットフォーム全体でエンタープライズ グレードのセキュリティを備えた数兆のベクトルをサポートします。
セキュリティ
このプラットフォームは PCI セキュリティ評議会の標準に準拠し、PHI および PII データを保護します。
パフォーマンス
Astra DB が提供するもの:
- 同時クエリ/更新機能
- 超低遅延
- ベクター、非ベクター、ストリーミング データを含む混合ワークロードのネイティブ サポート
ワークフローの統合
Langflow のビジュアル IDE により、迅速な開発と反復が可能になります。
主な機能
- コンポーネントを接続するためのドラッグ アンド ドロップ インターフェイス
- 一般的なパターン用の事前に構築されたテンプレート
- リアルタイムのテストとデバッグ
- カスタムコンポーネントのサポート
このアーキテクチャは、高いパフォーマンスとセキュリティ基準を維持しながら、ニーズに合わせて拡張できる、実稼働対応の AI チャット アプリケーションを構築するための堅牢な基盤を提供します。
以上がPython、LangChain、Vector Search を使用したスケーラブルな AI チャット アプリケーションの構築の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
