Какие библиотеки и инструменты используются для построения RAG и векторных баз данных?

Для построения Retrieval-Augmented Generation (RAG) и работы с векторными базами данных часто используют следующие библиотеки и инструменты:

• FAISS (Facebook AI Similarity Search) — библиотека для эффективного поиска по большим коллекциям векторов.
• Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) — библиотека для быстрого поиска ближайших соседей.
• Pinecone — облачная векторная база данных с API для масштабируемого поиска.
• Weaviate — векторная база данных с поддержкой семантического поиска и интеграцией с ML-моделями.
• Milvus — open-source векторная база данных для масштабируемого поиска.
• LangChain — фреймворк для создания приложений с LLM, поддерживает интеграцию с векторными базами и RAG.
• OpenAI Embeddings API или другие модели для генерации векторных представлений текста.

Пример использования FAISS для поиска ближайших векторов:

import faiss
import numpy as np

# Создаем индекс для 128-мерных векторов
index = faiss.IndexFlatL2(128)

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

# Поиск 5 ближайших соседей для запроса
query = np.random.random((1, 128)).astype('float32')
D, I = index.search(query, 5)
print("Индексы ближайших векторов:", I)