Кои библиотеки и инструменти се използват за изграждане на RAG и векторни бази данни?

За изграждането на Retrieval-Augmented Generation (RAG) и работата с векторни бази данни често се използват следните библиотеки и инструменти:

• FAISS (Facebook AI Similarity Search) — библиотека за ефективно търсене в големи колекции от вектори.
• Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) — библиотека за бързо търсене на най-близките съседи.
• Pinecone — облачна векторна база данни с API за мащабируемо търсене.
• Weaviate — векторна база данни с поддръжка за семантично търсене и интеграция с ML модели.
• Milvus — с отворен код векторна база данни за мащабируемо търсене.
• LangChain — рамка за създаване на приложения с LLM, поддържа интеграция с векторни бази данни и RAG.
• OpenAI Embeddings API или други модели за генериране на векторни представяния на текст.

Пример за използване на FAISS за търсене на най-близките вектори:

import faiss
import numpy as np

# Създаване на индекс за 128-мерни вектори
index = faiss.IndexFlatL2(128)

# Добавяне на вектори
vectors = np.random.random((1000, 128)).astype('float32')
index.add(vectors)

# Търсене на 5 най-близки вектора за заявка
query = np.random.random((1, 128)).astype('float32')
D, I = index.search(query, 5)
print("Индекси на най-близките вектори:", I)