RAG va vektor ma'lumotlar bazalarini qurishda qanday kutubxonalar va vositalar ishlatiladi?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ni qurish va vektorli ma'lumotlar bazalari bilan ishlash uchun ko'pincha quyidagi kutubxonalar va vositalardan foydalaniladi:

• FAISS (Facebook AI Similarity Search) — katta kolleksiyalardagi vektorlar bo'yicha samarali qidiruv uchun kutubxona.
• Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) — eng yaqin qo'shnilarni tezda qidirish uchun kutubxona.
• Pinecone — bulut asosidagi vektorli ma'lumotlar bazasi va kengaytiriladigan qidiruv uchun API.
• Weaviate — semantik qidiruvni qo'llab-quvvatlaydigan va ML modellari bilan integratsiya qilinadigan vektorli ma'lumotlar bazasi.
• Milvus — ochiq manbali, kengaytiriladigan qidiruv uchun vektorli ma'lumotlar bazasi.
• LangChain — LLM bilan ilovalar yaratish uchun framework, vektorli ma'lumotlar bazalari va RAG bilan integratsiyani qo'llab-quvvatlaydi.
• OpenAI Embeddings API yoki boshqa modellardan matnning vektorli tasvirlarini yaratish uchun.

FAISS yordamida yaqin vektorlarni qidirish misoli:

import faiss
import numpy as np

# 128 o'lchamli vektorlar uchun indeks yaratish
index = faiss.IndexFlatL2(128)

# Vektorlarni qo'shish
vectors = np.random.random((1000, 128)).astype('float32')
index.add(vectors)

# So'rov uchun 5 ta eng yaqin qo'shni qidirish
query = np.random.random((1, 128)).astype('float32')
D, I = index.search(query, 5)
print("Yaqin vektorlarning indekslari:", I)