Что использовали для построения индекса в RAG?

В Retrieval-Augmented Generation (RAG) для построения индекса обычно используют векторные представления (эмбеддинги) документов или фрагментов текста. Основные шаги:

• Текст разбивается на части (например, параграфы или предложения).
• Каждая часть преобразуется в вектор с помощью моделей эмбеддингов (например, Sentence Transformers, OpenAI embeddings).
• Эти векторы индексируются в специализированных структурах данных для быстрого поиска ближайших соседей (например, FAISS, Annoy, HNSW).

Таким образом, для индекса в RAG часто применяют:

• Векторные эмбеддинги для представления текста.
• Библиотеки для поиска по векторным пространствам (FAISS — Facebook AI Similarity Search, Annoy от Spotify, HNSW).

Это позволяет эффективно находить релевантные документы или фрагменты для дополнения генерации текста.

Пример: использование FAISS для индексации эмбеддингов.

import faiss
import numpy as np

# Эмбеддинги документов (N x D)
document_embeddings = np.array([...], dtype='float32')

index = faiss.IndexFlatL2(document_embeddings.shape[1])
index.add(document_embeddings)

# Поиск ближайших соседей
query_embedding = np.array([...], dtype='float32')
k = 5
D, I = index.search(query_embedding.reshape(1, -1), k)