Hogyan frissítjük az RAG indexet inkrementális frissítési módban?

Az RAG (Retrieval-Augmented Generation) index inkrementális frissítési módban történő frissítéséhez általában egy olyan megközelítést alkalmaznak, amelyben az új vagy módosított dokumentumokat anélkül adják hozzá az indexhez, hogy azt teljesen újraépítenék. Ez erőforrásokat takarít meg és gyorsítja a frissítést.

Fő lépések:

1. Változások nyomon követése: szükség van egy mechanizmusra, amely meghatározza, hogy mely dokumentumokat adták hozzá, módosították vagy törölték az utolsó frissítés óta.
2. Új adatok feldolgozása: az új dokumentumok vektorizálási szakaszon mennek keresztül (például embeddingek segítségével), és hozzáadódnak az indexhez.
3. A meglévő adatok frissítése: a módosított dokumentumok esetében a régi vektorokat eltávolítják vagy megjelölik elavultként, és az újak kerülnek hozzáadásra.
4. Elavult adatok törlése: a törölt dokumentumokat kizárják az indexből.

Példa a FAISS könyvtár használatával (népszerű vektor index):

import faiss
import numpy as np

# Index inicializálása
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)

# Új vektorok hozzáadása
new_vectors = np.array([...], dtype='float32')
index.add(new_vectors)

# Törlés vagy frissítés általában összetettebb struktúrát igényel,
# például ID-k használata és törlés támogatása (pl. Faiss IDMap + törlés maszkolással)

Fontos, hogy az index támogassa a hozzáadás és törlés műveleteket, vagy legyen egy mechanizmus a részleges újraindexeléshez. RAG rendszerekben ezt gyakran egy absztrakciós rétegen keresztül valósítják meg, amely kezeli a dokumentumok és az index állapotát.