Как обновлять индекс RAG в режиме incremental updates?

Для обновления индекса RAG (Retrieval-Augmented Generation) в режиме incremental updates обычно применяют подход, при котором новые или изменённые документы добавляются в индекс без полной его перестройки. Это позволяет экономить ресурсы и ускорять обновление.

Основные шаги:

1. Отслеживание изменений: необходимо иметь механизм, который определяет, какие документы были добавлены, изменены или удалены с момента последнего обновления.
2. Обработка новых данных: новые документы проходят этап векторизации (например, с помощью эмбеддингов) и добавляются в индекс.
3. Обновление существующих данных: для изменённых документов старые векторы удаляются или помечаются как устаревшие, а новые добавляются.
4. Удаление устаревших данных: удалённые документы исключаются из индекса.

Пример с использованием библиотеки FAISS (популярный векторный индекс):

import faiss
import numpy as np

# Инициализация индекса
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)

# Добавление новых векторов
new_vectors = np.array([...], dtype='float32')
index.add(new_vectors)

# Для удаления или обновления обычно требуется более сложная структура,
# например, использование ID и поддержка удаления (например, Faiss IDMap + удаление через маскировку)

Важно, чтобы индекс поддерживал операции добавления и удаления, либо предусмотреть механизм переиндексации части данных. В системах с RAG это часто реализуется через слой абстракции, который управляет состоянием документов и индексом.