Ako aktualizovať index RAG v režime inkrementálnych aktualizácií?

Na aktualizáciu indexu RAG (Retrieval-Augmented Generation) v režime inkrementálnych aktualizácií sa zvyčajne používa prístup, pri ktorom sa nové alebo zmenené dokumenty pridávajú do indexu bez jeho úplnej rekonštrukcie. To umožňuje šetriť zdroje a zrýchliť aktualizáciu.

Hlavné kroky:

1. Sledovanie zmien: je potrebný mechanizmus, ktorý určí, ktoré dokumenty boli pridané, zmenené alebo odstránené od poslednej aktualizácie.
2. Spracovanie nových dát: nové dokumenty prechádzajú fázou vektorizácie (napríklad pomocou embeddingov) a sú pridané do indexu.
3. Aktualizácia existujúcich dát: pre zmenené dokumenty sa staré vektory odstránia alebo označia ako zastarané, a nové sa pridajú.
4. Odstránenie zastaraných dát: odstránené dokumenty sa vylúčia z indexu.

Príklad s knižnicou FAISS (populárny vektorový index):

import faiss
import numpy as np

# Inicializácia indexu
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)

# Pridanie nových vektorov
new_vectors = np.array([...], dtype='float32')
index.add(new_vectors)

# Pre odstránenie alebo aktualizáciu je zvyčajne potrebná zložitejšia štruktúra,
# napríklad použitie ID a podpora pre odstránenie (napríklad Faiss IDMap + odstránenie cez maskovanie)

Dôležité je, aby index podporoval operácie pridávania a odstraňovania, alebo aby bol predvídaný mechanizmus čiastočnej reindeksácie dát. V systémoch RAG sa to často realizuje cez vrstvu abstrakcie, ktorá spravuje stav dokumentov a indexu.