Ποιες βιβλιοθήκες και εργαλεία χρησιμοποιούνται για την κατασκευή RAG και βάσεων δεδομένων διανυσμάτων;

Για την κατασκευή της Γενετικής Ενίσχυσης με Ανάκτηση (RAG) και την εργασία με διανυσματικές βάσεις δεδομένων, συχνά χρησιμοποιούνται οι ακόλουθες βιβλιοθήκες και εργαλεία:

• FAISS (Facebook AI Similarity Search) — βιβλιοθήκη για αποτελεσματική αναζήτηση σε μεγάλες συλλογές διανυσμάτων.
• Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) — βιβλιοθήκη για γρήγορη αναζήτηση των πλησιέστερων γειτόνων.
• Pinecone — cloud-based διανυσματική βάση δεδομένων με API για κλιμακούμενη αναζήτηση.
• Weaviate — διανυσματική βάση δεδομένων με υποστήριξη για σημασιολογική αναζήτηση και ενσωμάτωση με μοντέλα ML.
• Milvus — ανοιχτού κώδικα διανυσματική βάση δεδομένων για κλιμακούμενη αναζήτηση.
• LangChain — πλαίσιο για τη δημιουργία εφαρμογών με LLM, υποστηρίζει ενσωμάτωση με διανυσματικές βάσεις δεδομένων και RAG.
• OpenAI Embeddings API ή άλλα μοντέλα για τη δημιουργία διανυσματικών αναπαραστάσεων κειμένου.

Παράδειγμα χρήσης του FAISS για αναζήτηση κοντινών διανυσμάτων:

import faiss
import numpy as np

# Δημιουργία δείκτη για διανύσματα 128 διαστάσεων
index = faiss.IndexFlatL2(128)

# Προσθήκη διανυσμάτων
vectors = np.random.random((1000, 128)).astype('float32')
index.add(vectors)

# Αναζήτηση των 5 πλησιέστερων διανυσμάτων για ένα ερώτημα
query = np.random.random((1, 128)).astype('float32')
D, I = index.search(query, 5)
print("Δείκτες των πλησιέστερων διανυσμάτων:", I)