使用Vectara门户构建AI聊天应用：非开发者与数据互动的终极指南

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Vectara 通过 Vectara Portal 简化生成 AI 开发

Vectara 是检索增强生成（RAG）领域的先锋，近日推出了 Vectara Portal，这是一个开源平台，旨在帮助任何人构建可以与其数据进行交互的 AI 应用。

与许多提供即时文档洞察的商业解决方案不同，Vectara Portal 以其用户友好的设计而脱颖而出。用户无需具备任何技术专长，只需几步简单操作，即可创建搜索、摘要或聊天应用，利用其数据集，无需编写代码。

为非开发者解锁潜力

该工具使非开发者能够提升多种组织任务的效率，从政策管理到发票搜索。然而，需要注意的是，其性能仍在评估中，因为该平台目前处于beta测试阶段，用户数量有限。

Vectara 的开发者关系负责人 Ofer Mendelevitch 分享了对 Portal 可能带来的影响的看法，他提到，Portal 与 Vectara 独有的 RAG-as-a-service 平台的集成预计将推动非开发者的广泛采用。Mendelevitch 对用户创造的创新应用充满期待，希望它们能够展现 Vectara 企业 RAG 系统的强大能力。

Vectara Portal 如何运作

Vectara Portal 既作为一个托管应用，也作为一个遵循 Apache 2.0 许可证的开源产品，用户可以创建定制的门户并与目标受众共享。

用户需使用 Vectara 凭证创建 Portal 账户，并设置包含 Vectara ID、API 密钥和 OAuth 客户端 ID 的个人资料。档案建立后，用户只需点击“创建门户”按钮，并输入应用名称、描述及功能（如语义搜索工具、摘要应用或对话助手）即可。

用户友好的门户管理界面使用户能够访问创建的门户、调整设置并上传文档，以满足特定数据需求。这些文档将由 Vectara 的 RAG 平台进行索引，确保生成准确、不虚幻的响应。

“该平台具备强大的检索引擎和前沿的 Boomerang 嵌入模型，从而提高响应质量，”Mendelevitch指出。得益于无代码的特性，创建者可以通过简单几次点击快速开发生成 AI 应用。

设置门户后，后端会构建与用户 Vectara 账户中上传的文档相关的“语料库”。这一语料库使 Vectara 的 RAG API 能高效处理查询并提供相关答案。

在查询过程中，Vectara 首先识别与用户询问相关的文档关键片段（检索步骤），然后将这些信息传递给大语言模型（LLM）。用户可以选择包括 Vectara 自有的 Mockingbird 以及 OpenAI 提供的多个 LLM 选项。

“对于 Vectara Scale 客户，Portal 集成了我们平台的最佳特性，包括最高效的 LLM，”Mendelevitch 补充道。默认情况下，应用是公开的，可以通过链接分享，但用户也可以限制访问权限，仅限特定人员。

旨在推动企业采用

凭借无代码平台，以及托管和开源两种格式，Vectara 希望更多企业用户能够创建强大的生成 AI 应用，以应对各种用例。公司预期这将增加注册用户，并激发对其主要 RAG-as-a-service 产品的兴趣，促进更高的转化率。

“企业中的开发者会发现 RAG 是一个吸引人的用例，我们希望他们能够体验到 Vectara 端到端平台的全部潜力。Portal 是解锁这种理解的关键，将为产品经理、总经理和高管们提供宝贵的价值，”Mendelevitch 表示。

Vectara 已成功融资超过 5000 万美元，目前服务约 50 家生产客户，包括 Obeikan Group、Juniper Networks、Sonosim 和 Qumulo。

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