Ի՞նչ գրադարաններ և գործիքներ են օգտագործվում RAG և վեկտորային տվյալների բազաներ կառուցելու համար։

Վերականգնում-պատասխանատու սերնդի (RAG) կառուցելու և վեկտորային տվյալների բազաներով աշխատելու համար հաճախ օգտագործվում են հետևյալ գրադարանները և գործիքները՝

• FAISS (Facebook AI Similarity Search) — գրադարան արդյունավետ որոնման համար մեծ հավաքածուներում վեկտորների վրա:
• Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) — գրադարան արագ որոնման համար ամենամոտ հարևանների:
• Pinecone — ամպային վեկտորային տվյալների բազա API-ով՝ ընդլայնվող որոնման համար:
• Weaviate — վեկտորային տվյալների բազա՝ սեմանտիկ որոնման և ML մոդելների ինտեգրմամբ:
• Milvus — բաց կոդով վեկտորային տվյալների բազա՝ ընդլայնվող որոնման համար:
• LangChain — շրջանակ՝ LLM-ով ծրագրեր ստեղծելու համար, աջակցում է վեկտորային տվյալների բազաների և RAG-ի ինտեգրմանը:
• OpenAI Embeddings API կամ այլ մոդելներ՝ տեքստի վեկտորային ներկայացումներ ստեղծելու համար:

FAISS օգտագործելով մոտակա վեկտորների որոնման օրինակ՝

import faiss
import numpy as np

# 128-մետրանոց վեկտորների համար ինդեքս ստեղծել
index = faiss.IndexFlatL2(128)

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

# 5 մոտակա հարևաններ որոնել հարցում
query = np.random.random((1, 128)).astype('float32')
D, I = index.search(query, 5)
print("Մոտակա վեկտորների ինդեքսներ՝", I)