Que bibliotecas e ferramentas são usadas para construir RAG e bancos de dados vetoriais?

Para construir a Geração Aumentada por Recuperação (RAG) e trabalhar com bancos de dados vetoriais, frequentemente utilizam-se as seguintes bibliotecas e ferramentas:

• FAISS (Facebook AI Similarity Search) — biblioteca para busca eficiente em grandes coleções de vetores.
• Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) — biblioteca para busca rápida de vizinhos mais próximos.
• Pinecone — banco de dados vetorial na nuvem com API para busca escalável.
• Weaviate — banco de dados vetorial com suporte para busca semântica e integração com modelos de ML.
• Milvus — banco de dados vetorial de código aberto para busca escalável.
• LangChain — framework para criar aplicações com LLM, suporta integração com bancos de dados vetoriais e RAG.
• OpenAI Embeddings API ou outros modelos para gerar representações vetoriais de texto.

Exemplo de uso do FAISS para buscar vetores próximos:

import faiss
import numpy as np

# Criar um índice para vetores de 128 dimensões
index = faiss.IndexFlatL2(128)

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

# Buscar os 5 vetores mais próximos para uma consulta
query = np.random.random((1, 128)).astype('float32')
D, I = index.search(query, 5)
print("Índices dos vetores próximos:", I)