Milyen könyvtárakat és eszközöket használnak RAG és vektoralapú adatbázisok építéséhez?

A Retrieval-Augmented Generation (RAG) felépítéséhez és vektoralapú adatbázisokkal való munkához gyakran használják a következő könyvtárakat és eszközöket:

• FAISS (Facebook AI Similarity Search) — könyvtár hatékony kereséshez nagy vektorkollekciókban.
• Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) — könyvtár gyors legközelebbi szomszédok kereséséhez.
• Pinecone — felhőalapú vektordatabase API-val a skálázható kereséshez.
• Weaviate — vektordatabase támogatással a szemantikus kereséshez és ML-modellekkel való integrációhoz.
• Milvus — nyílt forráskódú vektordatabase a skálázható kereséshez.
• LangChain — keretrendszer LLM alkalmazások létrehozásához, támogatja a vektordatabase és RAG integrációját.
• OpenAI Embeddings API vagy más modellek a szöveg vektoriális reprezentációinak generálásához.

Példa a FAISS használatára a legközelebbi vektorok kereséséhez:

import faiss
import numpy as np

# Index létrehozása 128 dimenziós vektorokhoz
index = faiss.IndexFlatL2(128)

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

# 5 legközelebbi vektor keresése kéréshez
query = np.random.random((1, 128)).astype('float32')
D, I = index.search(query, 5)
print("Legközelebbi vektorok indexei:", I)