Membina Aplikasi RAG Selamat dengan Go: Pengenalan kepada GoRag

Dalam landskap pembangunan AI yang berkembang pesat, Retrieval Augmented Generation (RAG) telah muncul sebagai teknik penting untuk meningkatkan respons Model Bahasa Besar (LLM) dengan maklumat kontekstual. Walaupun Python menguasai ekosistem AI/ML, terdapat keperluan yang semakin meningkat untuk pelaksanaan RAG gred pengeluaran yang mantap dalam bahasa pengaturcaraan sistem. Masukkan GoRag, perpustakaan sumber terbuka baharu daripada stacklok yang membawa keupayaan RAG kepada ekosistem Go.

Kes untuk Go dalam Pembangunan RAG

Kekuatan Go dalam membina sistem serentak dan boleh skala menjadikannya pilihan terbaik untuk pelaksanaan RAG pengeluaran. Tidak seperti penyelesaian berasaskan Python yang sering memerlukan strategi penggunaan yang kompleks dan pengurusan sumber yang teliti, sifat kompilasi Go dan primitif serentak terbina dalam memberikan beberapa kelebihan:

• Pengurusan memori yang unggul dan pengumpulan sampah
• Sokongan asli untuk operasi serentak berprestasi tinggi
• Pengerahan dipermudahkan dengan pengedaran binari tunggal
• Keselamatan jenis yang kukuh dan pemeriksaan ralat masa kompilasi

Ciri-ciri ini amat berharga apabila membina sistem RAG yang perlu mengendalikan daya pemprosesan yang tinggi dan mengekalkan kependaman rendah sambil mengurus sambungan pangkalan data vektor berbilang dan interaksi LLM.

GoRag: Kit Alat RAG Komprehensif

GoRag menangani jurang yang ketara dalam ekosistem Go dengan menyediakan antara muka bersatu untuk pembangunan RAG. Perpustakaan ini menghilangkan kerumitan bekerja dengan bahagian belakang LLM dan pangkalan data vektor yang berbeza, menawarkan API bersih yang mengikut simpulan bahasa dan amalan terbaik Go.

Seni Bina Teras

Pada intinya, GoRag melaksanakan seni bina modular yang memisahkan kebimbangan antara:

• Interaksi LLM (menyokong kedua-dua Ollama dan OpenAI)
• Membenamkan generasi
• Operasi pangkalan data vektor (kini menyokong PostgreSQL dengan pgvector dan Qdrant)

Pemisahan ini membolehkan pembangun menukar komponen tanpa menjejaskan logik aplikasi mereka yang lain. Sebagai contoh, anda mungkin memulakan pembangunan menggunakan Ollama secara tempatan dan beralih kepada OpenAI dengan lancar untuk pengeluaran.

Hasilkan pembenaman untuk pangkalan pengetahuan anda

Perpustakaan bersinar dalam pendekatan mudahnya untuk melaksanakan RAG. Berikut ialah aliran kerja biasa

Jana Pembenaman terhadap LLM atau OpenAI tempatan:

embedding, err := embeddingBackend.Embed(ctx, documentContent)
if err != nil {
    log.Fatalf("Error generating embedding: %v", err)
}

Simpan benam dalam pangkalan data vektor anda (dikendalikan secara automatik oleh lapisan abstraksi GoRag) dan Pertanyaan dokumen berkaitan:

retrievedDocs, err := vectorDB.QueryRelevantDocuments(
    ctx,
    queryEmbedding,
    "ollama",
)

Tambah gesaan anda dengan konteks yang diperoleh semula:

augmentedQuery := db.CombineQueryWithContext(query, retrievedDocs)

Pertimbangan Pengeluaran

Apabila menggunakan aplikasi RAG dalam pengeluaran, beberapa faktor menjadi kritikal:

Kebolehskalaan

Reka bentuk GoRag membolehkan penskalaan mendatar bagi operasi pangkalan data vektor. PostgreSQL dengan pelaksanaan pgvector, misalnya, boleh memanfaatkan pengumpulan sambungan dan pelaksanaan pertanyaan selari.

Pemantauan dan Kebolehmerhatian

Walaupun perpustakaan kini berada di peringkat awal, pelaksanaan Go memudahkan anda menambah metrik dan pengesanan menggunakan alatan Go standard seperti prometheus/client_golang atau OpenTelemetry.

Pengurusan Kos

Sokongan perpustakaan untuk berbilang bahagian belakang LLM membolehkan pembangun mengoptimumkan kos dengan memilih penyedia yang sesuai untuk kes penggunaan yang berbeza. Contohnya, menggunakan Ollama untuk pembangunan dan ujian sambil menempah OpenAI untuk beban kerja pengeluaran.
Hala Tuju Masa Depan

Projek GoRag sedang giat membangun, dengan beberapa kemungkinan menarik di kaki langit:

• Sokongan untuk pangkalan data vektor tambahan seperti Weaviate dan Milvus
• Integrasi dengan lebih banyak penyedia LLM
• Ciri keselamatan yang dipertingkatkan termasuk pengesahan input dan pengehadan kadar
• Keupayaan pemerhatian dan pemantauan yang lebih baik

Bermula

Untuk pembangun yang ingin menggunakan GoRag, persediaan awal adalah mudah:

embedding, err := embeddingBackend.Embed(ctx, documentContent)
if err != nil {
    log.Fatalf("Error generating embedding: %v", err)
}

Perpustakaan mengikut sistem modul standard Go, menjadikannya mudah untuk disepadukan ke dalam projek sedia ada. Direktori contoh menyediakan demonstrasi komprehensif pelbagai kes penggunaan, daripada interaksi LLM asas hingga melengkapkan pelaksanaan RAG.

Atas ialah kandungan terperinci Membina Aplikasi RAG Selamat dengan Go: Pengenalan kepada GoRag. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!