Aufbau eines lokalen RAG-Systems mit Go, PostgreSQL und Ollama ohne Cloud-APIs
Ollama
Der Artikel untersucht die Erstellung eines vollständig lokalen RAG-Systems mit Go, PostgreSQL mit pgvector und Ollama, wobei schwere Frameworks wie LangChain und Cloud-APIs vermieden werden. Er behandelt die Architektur, Indizierung, semantische Suche und Generierung und hebt die Vorteile der lokalen Verarbeitung für Datenschutz und Kontrolle hervor.
Der Artikel beschreibt den Aufbau eines lokalen RAG-Systems (Retrieval-Augmented Generation) ohne Cloud-APIs, unter Verwendung von Go, PostgreSQL mit der pgvector-Erweiterung und Ollama. Das System besteht aus zwei Hauptkomponenten: einer Ingest-CLI zur Offline-Indexierung von Dokumenten und einer REST-API zur Beantwortung von Nutzeranfragen in Echtzeit. Dokumente werden in Chunks aufgeteilt, mithilfe des nomic-embed-text-Modells eingebettet und in PostgreSQL mit pgvector für die semantische Suche gespeichert. Zur Abfragezeit erzeugt das System ein Embedding für die Abfrage, findet ähnliche Chunks mithilfe einer approximativen Suche nach nächsten Nachbarn (HNSW) und übergibt den relevanten Kontext über Ollama an das llama3.2-Modell zur Antwortgenerierung. Dieser Ansatz gewährleistet volle Datenprivatsphäre und Autonomie, indem externe API-Aufrufe vermieden werden. Der Artikel betont, wie wichtig es ist, für die Indexierung und die Abfragen dasselbe Embedding-Modell zu verwenden, um die Konsistenz des Vektorraums zu wahren.
Quelle: Habr — хаб NLP —
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