Vectara Anfänger-App Tutorial: Erstellung eines Rechtlichen Beratungswerkzeugs

Einführung in das Vectara-Ökosystem

Willkommen im Reich von Vectara, einer Plattform, auf der die Suche zu neuen Horizonten geht, unterstützt von Generativer KI. Hier werde ich das Wesen des Vectara-Ökosystems, seine grundlegenden Abläufe und eine visuelle Reise durch die offiziellen Materialien von Vectara enthüllen, um Ihr Verständnis zu verbessern.

Überblick über das Vectara-Ökosystem

Vectara hat sich zum Ziel gesetzt, die Art und Weise, wie Benutzer mit Daten und Wissen interagieren, neu zu definieren und eine nahtlose Reise von einer Benutzeranfrage zu der relevantesten Antwort zu ermöglichen. Die Plattform bietet eine vollständige, aber einfach anpassbare Such- und Zusammenfassungs-Pipeline, die es zu einer API-basierten benutzerfreundlichen Plattform macht, um Anwendungen zu erstellen, die von semantischer Suche und Generativer KI unterstützt werden. Durch Vectara sind Entwickler in der Lage, GenAI-Anwendungen mit einer hochmodernen Abrufmaschine und Zusammenfassungsfunktion zu erstellen, wodurch das Benutzererlebnis auf ein Niveau gehoben wird, auf dem Fragen auf präzise Antworten treffen.

Grundlegende Abläufe und Arbeitsablauf

Der Herzschlag von Vectara ist seine reine neuronale Suchplattform, die mit produktionsfertiger natürlicher Sprachverarbeitung angereichert ist. Der Arbeitsablauf ist einfach, aber leistungsstark:

• Datenaufnahme: Nehmen Sie Ihre Daten in den Vectara-Korpus mit der Indexierungs-API auf.
• Abfrageausführung: Nutzen Sie die Such-API, um Abfragen gegen die indizierten Daten auszuführen und äußerst relevante Informationen schnell abzurufen.

Die Schönheit von Vectara liegt in seiner API-adressierbaren Plattform, die eine Leinwand für Entwickler ist, um ihre GenAI-Lösungen zu gestalten und diese innerhalb ihrer Anwendungen zu integrieren.

Tauchen Sie in Vectaras Konsole ein

Um das Potenzial von Vectara wirklich zu erfassen, lassen Sie uns in seine Konsole eintauchen, die das Epizentrum für das Management Ihres Kontos ist:

Erstellen von Corpora

Starten Sie Ihre Reise, indem Sie ein Corpus erstellen, das sichere Refugium Ihrer Daten, bereit für Abfragen. So navigieren Sie durch diesen einfachen Prozess:

1. Benennen Sie Ihr Corpus: Geben Sie Ihrem Corpus eine eindeutige Kennung.
2. Geben Sie eine Beschreibung an: Beschreiben Sie kurz den Zweck oder Inhalt Ihres Corpus.
3. Wählen Sie ein Einbettungsmodell: Wählen Sie das Einbettungsmodell aus, das am besten zu Ihren Bedürfnissen passt.
4. Geben Sie Filterattribute an (optional): Sie haben die Möglichkeit, Filterattribute zur weiteren Verfeinerung hinzuzufügen.

So einfach ist es, Ihr Corpus zu konfigurieren und bereit zu empfangen!

API-Zugriffsmanagement

Vectara bietet Ihnen die Werkzeuge, um den API-Zugriff nahtlos zu verwalten. Nutzen Sie die API-Zugriffsregisterkarte, die in der Seitenleiste sichtbar ist, sobald die erforderlichen Berechtigungen erteilt wurden, um Ihre API-Schlüssel und App-Clients mühelos zu erstellen und zu verwalten. Dies ist Ihr Tor zu den robusten Suchfähigkeiten von Vectara.

Teamzusammenarbeit

Verbessern Sie Ihr Projekt, indem Sie Teammitglieder zur Vectara-Konsole einladen. Weisen Sie Rollen zu, erstellen Sie Berechtigungen und fördern Sie ein kollaboratives Umfeld, alles mit dem Ziel, Ihre Suchlösungen zu verfeinern und zu perfektionieren.

Abrechnungsmanagement

Behalten Sie den Überblick über die Nutzung Ihres Kontos und verwalten Sie Ihre Abrechnungsdetails, um einen unterbrechungsfreien Zugang zu den Diensten von Vectara sicherzustellen. Navigieren Sie mühelos durch das Ökosystem, in dem Wissen, dass Ihr Konto in gutem Zustand ist.

Einführung in die Anwendung zur rechtlichen Beratung

Begeben Sie sich auf eine aufschlussreiche Reise durch dieses Tutorial, in dem wir die Anwendung zur rechtlichen Beratung enthüllen, die sorgfältig mit Streamlit, Vectara und Langchain entwickelt wurde. Diese innovative Anwendung wurde entwickelt, um den Prozess der rechtlichen Beratung für Einzelpersonen oder Unternehmen, die rechtliche Unterstützung benötigen, zu entmystifizieren. Mit nur einem einfachen Hochladen eines PDF-Dokuments werden die Benutzer in einen Bereich sofortiger, automatisierter Beratungen basierend auf dem Inhalt des Dokuments geleitet.

Rechtliche Beratung

Das Hauptaugenmerk dieses Tutorials liegt auf einem Anwendungsfall, der tief im rechtlichen Bereich verwurzelt ist. Angesichts einer wachsenden Nachfrage nach schnellen und zugänglichen rechtlichen Beratungen tritt diese Anwendung als ein Leuchtturm der Bequemlichkeit hervor. Durch die Nutzung von Automatisierung und künstlicher Intelligenz bietet sie vorläufige rechtliche Ratschläge, die aus den hochgeladenen Dokumenten abgeleitet werden, wodurch rechtliche Unterstützung nur einen Klick entfernt ist.

Konzept und Struktur der Anwendung

Das Wesen dieser Anwendung besteht darin, eine benutzerzentrierte Plattform bereitzustellen, auf der das Erhalten von Rechtsberatungen ein Kinderspiel ist, indem einfach ein PDF-Dokument hochgeladen wird. Die kollaborative Kraft von Streamlit, Vectara und Langchain bildet das Fundament dieser Anwendung und orchestriert eine robuste und intuitive Umgebung.

Streamlit

Streamlit, ein Open-Source-App-Framework, ist das Mastermind hinter der interaktiven Weboberfläche unserer Anwendung. Es fördert eine nahtlose Benutzerreise mit Widgets zum Datei Hochladen und entfaltet elegant die Beratungs-Ausgabe an den Benutzer, wodurch die Oberfläche eine Freude ist, zu navigieren.

Vectara

Vectara ist das Schlüsselstück, das die Fähigkeiten der Anwendung auf ein neues Niveau hebt. Als Unternehmen für semantische Suchsoftware hat sich Vectara auf die Fahnen geschrieben, die Suche durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und neuronalen Netztechnologien für die Verarbeitung natürlicher Sprache neu zu definieren. Es ermöglicht ein tieferes Verständnis von Benutzeranfragen und liefert außergewöhnlich relevante Antworten. Im Rahmen unserer Anwendung verarbeitet Vectara die rechtlichen Dokumente, die von den Benutzern hochgeladen werden, und taucht in die Semantik ein, um wichtige rechtliche Einblicke zu gewinnen, die die Grundlage für die bereitgestellten automatisierten Beratungen bilden. Die Integration von Vectara verwandelt die Anwendung in eine Kraftzentrale der semantischen Suche, die sicherstellt, dass Benutzer präzise und relevante rechtliche Ratschläge auf Grundlage ihrer Dokumente erhalten.

Langchain

Langchain, der Motor für Textgenerierung in der Anwendung, sichtet die von Vectara extrahierten rechtlichen Einblicke, um automatisierte rechtliche Ratschläge zu generieren. Es ist das Fundament, das es der Anwendung ermöglicht, textbasierte Beratungen anzubieten, wodurch rechtliche Ratschläge leicht zugänglich sind.

Die Architektur der Anwendung ist elegant einfach, aber leistungsstark. Die benutzerfreundliche Oberfläche, die mit Streamlit gestaltet wurde, ermöglicht das mühelose Hochladen von PDF-Dokumenten. Nach dem Hochladen tritt Vectara in Aktion und verarbeitet das Dokument, um rechtliche Einblicke zu gewinnen. Langchain übernimmt dann das Zepter und generiert rechtliche Ratschläge, die umgehend dem Benutzer angezeigt werden. Diese Synergie stellt sicher, dass Benutzer nicht nur sofortige rechtliche Beratungen erhalten, sondern auch die Möglichkeit haben, bei Bedarf weitere Gespräche mit Rechtsexperten zu führen.

Die Bühne bereiten: Einrichtungs- und Installationsanleitung

Bevor wir in die Welt des Codes eintauchen und die Feinheiten unserer Anwendung erkunden, ist es wichtig, die Bühne richtig zu setzen. Dieses Segment ist der Anleitung gewidmet, die Ihnen durch den Prozess der Einrichtung und Installation der notwendigen Komponenten für unsere Anwendung hilft. Der Schwerpunkt liegt darauf, einen reibungslosen Ablauf zu gewährleisten, während wir in die Entwicklungsphase eintreten.

Schritt 1: Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung

Das Erstellen einer virtuellen Umgebung ist eine gute Praxis, um Abhängigkeiten zu verwalten und sicherzustellen, dass die Anwendung konsistent über verschiedene Setups funktioniert.

Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung:

• Unter Windows: Verwenden Sie den Befehl python -m venv venv, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen.
• Unter macOS und Linux: Verwenden Sie den Befehl python3 -m venv venv.

Schritt 2: Notwendige Pakete installieren

Installieren Sie die notwendigen Pakete mit pip:

pip install streamlit vectara langchain

Schritt 3: Erstellen Sie die .env-Datei

Erstellen Sie eine Datei mit dem Namen .env im Stammverzeichnis Ihres Projekts. Diese Datei wird Ihre Umgebungsvariablen speichern. So sollte Ihre .env-Datei aussehen, ersetzen Sie die Platzhalter durch Ihre tatsächlichen Anmeldeinformationen:

API_KEY=your_api_key_here
CORPUS_ID=your_corpus_id_here
CUSTOMER_ID=your_customer_id_here
CLIENT_SECRET=your_client_secret_here

Schritt 4: Einrichtungsanleitungen

Willkommen zu Schritt 4! In dieser entscheidenden Phase werden wir die notwendigen Keys und Anmeldeinformationen beschaffen, um Ihre Anwendung zu starten. Die enge Befolgung jeder Anleitung gewährleistet eine reibungslose und fehlerfreie Einrichtung.

1. Navigieren Sie zum Vectara-Dashboard und melden Sie sich an: Öffnen Sie zunächst Ihren Webbrowser, navigieren Sie zum Vectara-Dashboard und melden Sie sich mit Ihren Anmeldeinformationen an.
2. Geben Sie die erforderlichen Details an: Geben Sie einen Namen und eine kurze Beschreibung für Ihren Datenspeicher ein.
3. Fügen Sie Ihre Daten hinzu: Im Abschnitt Corpora werden Sie auf die Seite 'Daten hinzufügen' weitergeleitet. Hier haben Sie die Möglichkeit, Daten manuell hinzuzufügen oder den später in diesem Tutorial bereitgestellten Code-Schnipsel zu verwenden.
4. Zugriff auf die Steuerungsregisterkarte: Navigieren Sie zur Registerkarte 'Zugriff steuern'. Klicken Sie auf die Schaltfläche API-Schlüssel erstellen.
5. Erstellen Sie Ihren API-Schlüssel: Geben Sie Ihrem API-Schlüssel einen Namen und stellen Sie sicher, dass Sie sowohl den Abfrageservice als auch den Indexdienst auswählen.
6. Schützen Sie Ihren API-Schlüssel: Kopieren Sie Ihren API-Schlüssel und fügen Sie ihn in Ihre .env-Datei ein.
7. Erhalten Sie Corpus- und Kunden-IDs: Kopieren Sie die Corpus-ID und fügen Sie sie zusammen mit der Kunden-ID in Ihre .env-Datei ein. Sichere auch das Client-Geheimnis, indem Sie es in die .env-Datei einfügen.

Importieren von notwendigen Bibliotheken: Das Fundament legen

Bevor wir uns in die Feinheiten des Aufbaus unserer Anwendung vertiefen, ist es entscheidend, die notwendigen Bibliotheken zu importieren, die unseren Code stärken. Dies legt das Fundament für die Erstellung der interaktiven Weboberfläche, die Initialisierung von Vectara, die Optimierung der NLP-Pipeline und die Integration all dieser Komponenten für ein nahtloses Benutzererlebnis.

Mit den importierten Bibliotheken haben wir jetzt die Werkzeuge zur Verfügung, um die Reise zur Erstellung einer intuitiven und leistungsstarken Anwendung zu beginnen.

1. Streamlit: Gestaltung der Weboberfläche

Streamlit wird verwendet, um eine benutzerfreundliche Weboberfläche für die Anwendung zu schaffen und die einfache Erstellung von interaktiven Widgets wie Texteingaben und Datei-Uploads zu erleichtern. In diesem Schnipsel wird eine Seitenleiste für die Konfiguration erstellt, in der Benutzer eine PDF-Datei hochladen und die notwendigen API-Schlüssel eingeben können.

2. Vectara: Initialisierung und Dokumentabruf

Vectara wird mit einer vereinfachten Funktion initialisiert, die die Feinheiten der API-Interaktion verbirgt und es anfängernfreundlich macht. In diesem Abschnitt wird ein Vectara-Client mit den notwendigen Anmeldeinformationen initialisiert, die verwendet werden, um mit den Diensten von Vectara zu interagieren.

Hier abstrahiert die Funktion get_knowledge_content den Prozess der Abfrage von Vectara, um relevante Dokumente basierend auf der Benutzereingabe abzurufen, und vereinfacht die Interaktion mit den neuronalen Suchfunktionen von Vectara.

3. Langchain: Optimierung der NLP-Pipeline

Langchain wird genutzt, um eine NLP-Pipeline zu etablieren, die Benutzereingaben verarbeitet und Antworten generiert, und die Komplexität der Handhabung von Sprachmodellen abstrahiert. In diesen Zeilen werden verschiedene Langchain-Komponenten importiert und eine Pipeline (ausführbar) etabliert, um Benutzereingaben zu verarbeiten und Antworten zu generieren.

4. Integration und Ausführung der App

Die Einrichtung integriert Streamlit, Vectara und Langchain, um ein nahtloses Benutzererlebnis zu schaffen. In diesem Schnipsel wird die Benutzereingabe über Streamlits st.chat_input erfasst, Vectara wird abgefragt, um relevantes Wissen zu erhalten, und Langchain verarbeitet die Eingabe, um eine Antwort zu generieren. Darüber hinaus werden neue Dokumente zu Vectara hinzugefügt, um die Wissensdatenbank zu bereichern, wenn eine Aktion zum Übermitteln erfolgt.

Endergebnis: Ihr Recht begreifen und rechtliche Hilfe sichern

Die Unternehmung, die Vectara-App im rechtlichen Anwendungsfall zu erstellen, war eine bemerkenswerte Reise. Der Höhepunkt dieses Projekts hat eine Plattform hervorgebracht, die nicht nur technisch einwandfrei, sondern auch ein Leuchtturm der rechtlichen Hilfe für Bedürftige ist. Die Vectara-App ist so konzipiert, dass sie ein Refugium rechtlichen Wissens darstellt und das Verständnis von Rechtsfragen sowie Hilfe für alle zugänglich macht.

1. Eine visuelle Tour durch die Benutzeroberfläche:

Unsere Anwendung strahlt ein benutzerzentriertes Design aus, das sicherstellt, dass die Navigation durch die Vielzahl von rechtlichen Informationen ein Kinderspiel ist. Jeder Abschnitt ist sorgfältig gestaltet, um ein nahtloses Benutzererlebnis zu bieten. Laden Sie Ihre PDF hoch, geben Sie Ihre Schlüssel ein und senden Sie zur Fortsetzung!

2. Rechtliche Wissensdatenbank: Ihr persönlicher Rechtsberater

Der Kern der Vectara-App liegt in ihrer robusten rechtlichen Wissensdatenbank. Benutzer können in ein Meer von juristischen Informationen eintauchen, Gesetze verstehen und Antworten auf ihre rechtlichen Fragen mit nur wenigen Klicks finden.

Fazit

Die Expedition zur Erstellung der Vectara-App in einem rechtlichen Anwendungsfall ist nicht nur eine Möglichkeit der technischen Erkundung gewesen, sondern auch ein Unternehmen, um die rechtliche Hilfe zugänglicher zu machen. Durch dieses Projekt wurde eine Plattform geschaffen, auf der das Verständnis von Recht nicht nur den Experten vorbehalten ist, sondern allen zur Verfügung steht.

Die Vectara-App steht als Beweis für die Kraft, rechtliches Fachwissen mit modernster Technologie zu verknüpfen. Während Sie durch die App navigieren, wird deutlich, wie einfach Sie nun rechtliche Hilfe verstehen und suchen können. Dieses Projekt ist ein Schritt, um den rechtlichen Bereich zu entmystifizieren und rechtliche Unterstützung Teil des täglichen Lebens zu machen.

Wenn wir abschließen, ist das Potenzial für weitere Verbesserungen und die Wirkung, die die Vectara-App im rechtlichen Bereich erzeugen kann, gewaltig. Der Horizont ist weit und einladend und verspricht ein Reich, in dem rechtliche Unterstützung kein Hindernis, sondern ein Begleiter im Leben aller ist.

Live-Demo und weitere Erkundung

Erleben Sie die Anwendung aus erster Hand und tauchen Sie tiefer in ihre Mechanik ein. Für einen tieferen Einblick in den Code und die zugrunde liegenden Mechanismen besuchen Sie das Projekt auf Hugging Face.