Ce biblioteci și instrumente sunt utilizate pentru construirea RAG și a bazelor de date vectoriale?

Pentru construirea Generării Îmbogățite prin Recuperare (RAG) și pentru lucrul cu baze de date vectoriale, se utilizează adesea următoarele biblioteci și instrumente:

• FAISS (Facebook AI Similarity Search) — bibliotecă pentru căutare eficientă în colecții mari de vectori.
• Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) — bibliotecă pentru căutare rapidă a vecinilor cei mai apropiați.
• Pinecone — bază de date vectorială în cloud cu API pentru căutare scalabilă.
• Weaviate — bază de date vectorială cu suport pentru căutare semantică și integrare cu modele ML.
• Milvus — bază de date vectorială open-source pentru căutare scalabilă.
• LangChain — framework pentru crearea de aplicații cu LLM, suportă integrarea cu baze de date vectoriale și RAG.
• OpenAI Embeddings API sau alte modele pentru generarea de reprezentări vectoriale ale textului.

Exemplu de utilizare FAISS pentru căutarea vectorilor cei mai apropiați:

import faiss
import numpy as np

# Crearea unui index pentru vectori de 128 de dimensiuni
index = faiss.IndexFlatL2(128)

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

# Căutarea celor 5 vectori cei mai apropiați pentru o interogare
query = np.random.random((1, 128)).astype('float32')
D, I = index.search(query, 5)
print("Indecșii vectorilor cei mai apropiați:", I)