Vectara 실전·API — Python SDK

Vectara 실전·API

Vectara의 Python SDK로 RAG를 손쉽게 붙이는 방법을 볼게요. SDK는 API 키를 발급받아 인증한 뒤 코퍼스 생성, 문서 업로드, 쿼리 검색 흐름으로 동작해요.

pip install vectara

from vectara import Vectara

client = Vectara(api_key="<YOUR_API_KEY>")

문서를 담는 컨테이너인 코퍼스를 만들어요.

corpus = client.create_corpus(name="My Corpus")

기업용 계정에서는 API 키를 만들 때 특정 코퍼스 접근 권한을 지정할 수 있어요.

코퍼스에 텍스트 문서(또는 파일)를 업로드하면 Vectara가 색인해요.

doc = client.add_document(
    corpus_id=corpus.id,
    document_id="doc-1",
    text="Vectara is an agentic RAG platform.",
)

업로드한 데이터를 쿼리로 검색해요.

response = client.search(corpus_id=corpus.id, query="What is Vectara?")
for result in response.results:
    print(result.text)

검색은 임베딩 기반이 기본이지만, 하이브리드 검색(어휘+의미)·필터·재정렬 옵션을 할 수 있어요.

검색 결과를 LLM에 맥락으로 넘겨 접지된 답변(grounded generation)을 만들어요. 답변에 인용을 달아 환각을 줄이고 출처를 추적할 수 있어요.