Aké knižnice a nástroje sa používajú na vytváranie RAG a vektorových databáz?

Pre prepravi RAG (Retrieval-Augmented Generation) in delo z vektorskimi bazami podatkov pogosto uporabljajo naslednje knjižnice in orodja:

• FAISS (Facebook AI Similarity Search) — knjižnica za učinkovito iskanje v velikih zbirkah vektorjev.
• Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) — knjižnica za hitro iskanje najbližjih sosedov.
• Pinecone — vektorska baza podatkov v oblaku z API-jem za razširljivo iskanje.
• Weaviate — vektorska baza podatkov z podporo za semantično iskanje in integracijo z ML modeli.
• Milvus — odprtokodna vektorska baza podatkov za razširljivo iskanje.
• LangChain — okvir za ustvarjanje aplikacij z LLM, podpira integracijo z vektorskimi bazami in RAG.
• OpenAI Embeddings API ali drugi modeli za generiranje vektorskih predstavitev besedila.

Primer uporabe FAISS za iskanje najbližjih vektorjev:

import faiss
import numpy as np

# Ustvarimo indeks za 128-dimenzionalne vektorje
index = faiss.IndexFlatL2(128)

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

# Poiščemo 5 najbližjih sosedov za poizvedbo
query = np.random.random((1, 128)).astype('float32')
D, I = index.search(query, 5)
print("Indeksi najbližjih vektorjev:", I)