Paikallisen RAG-järjestelmän rakentaminen Go:lla, PostgreSQL:llä ja Ollamalla ilman pilvirajapintoja
Ollama
Artikkelissa tutkitaan täysin paikallisen RAG-järjestelmän luomista käyttäen Go:ta, PostgreSQL:ää pgvector-laajennuksella ja Ollamaa, välttäen raskaita kehyksiä, kuten LangChain, ja pilvirajapintoja. Siinä käsitellään arkkitehtuuria, indeksointia, semanttista hakua ja tuottamista, korostaen paikallisen käsittelyn etuja yksityisyyden ja hallinnan kannalta.
Artikkelissa kuvataan paikallisen RAG-järjestelmän (Retrieval-Augmented Generation) rakentamista ilman pilvirajapintoja käyttäen Go-ohjelmointikieltä, PostgreSQL-tietokantaa pgvector-laajennuksella ja Ollamaa. Järjestelmä koostuu kahdesta pääkomponentista: ingest-komentorivityökalusta, joka indeksoi dokumentit offline-tilassa, ja REST-rajapinnasta, joka käsittelee käyttäjien kyselyitä reaaliajassa. Dokumentit pilkotaan osiin, upotetaan nomic-embed-text-mallilla ja tallennetaan PostgreSQL-tietokantaan pgvectorin avulla semanttista hakua varten. Kyselyn yhteydessä järjestelmä tuottaa upotuksen kyselylle, etsii samankaltaiset osat käyttäen likimääräistä lähimmän naapurin hakua (HNSW) ja välittää olennaisen kontekstin llama3.2-mallille Ollaman kautta vastauksen tuottamista varten. Tämä lähestymistapa varmistaa täyden tietosuojan ja autonomian, välttäen ulkoiset rajapintakutsut. Artikkelissa korostetaan, että on tärkeää käyttää samaa upotusmallia sekä indeksoinnissa että kyselyissä vektoritilan yhtenäisyyden säilyttämiseksi.
Lähde: Habr — хаб NLP —
Alkuperäinen