Kuras bibliotēkas un rīki tiek izmantoti RAG un vektoru datu bāzu būvniecībai?

Lai izveidotu Retrieval-Augmented Generation (RAG) un darbā ar vektoru datu bāzēm, bieži izmanto šādās bibliotēkas un rīkus:

• FAISS (Facebook AI Similarity Search) — bibliotēka efektīvai meklēšanai lielās vektoru kolekcijās.
• Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) — bibliotēka ātrai tuvāko kaimiņu meklēšanai.
• Pinecone — mākoņdatošanas vektoru datu bāze ar API skaliem meklēšanai.
• Weaviate — vektoru datu bāze ar semantiskās meklēšanas atbalstu un integrāciju ar ML modeļiem.
• Milvus — atvērtā koda vektoru datu bāze skaliem meklēšanai.
• LangChain — ietvars LLM lietojumprogrammu izveidei, atbalsta integrāciju ar vektoru datu bāzēm un RAG.
• OpenAI Embeddings API vai citi modeļi teksta vektoru attēlojumu ģenerēšanai.

FAISS izmantošanas piemērs tuvāko vektoru meklēšanai:

import faiss
import numpy as np

# Izveidojiet indeksu 128 dimensiju vektoriem
index = faiss.IndexFlatL2(128)

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

# Meklējiet 5 tuvākos vektorus pieprasījumam
query = np.random.random((1, 128)).astype('float32')
D, I = index.search(query, 5)
print("Tuvāko vektoru indeksi:", I)