Een lokaal RAG-systeem bouwen met Go, PostgreSQL en Ollama zonder cloud-API's
Ollama
Het artikel verkent het bouwen van een volledig lokaal RAG-systeem met Go, PostgreSQL met pgvector en Ollama, waarbij zware frameworks zoals LangChain en cloud-API's worden vermeden. Het behandelt de architectuur, indexering, semantische zoekopdrachten en generatie, en benadrukt de voordelen van lokale verwerking voor privacy en controle.
Het artikel beschrijft het bouwen van een lokaal RAG-systeem (Retrieval-Augmented Generation) zonder cloud-API's, met behulp van Go, PostgreSQL met de pgvector-extensie en Ollama. Het systeem bestaat uit twee hoofdcomponenten: een ingest-CLI voor offline indexering van documenten en een REST-API voor het realtime afhandelen van gebruikersvragen. Documenten worden opgesplitst in chunks, geëmbed met behulp van het nomic-embed-text-model en opgeslagen in PostgreSQL met pgvector voor semantisch zoeken. Bij het opvragen van een query genereert het systeem een embedding voor de query, vindt vergelijkbare chunks met behulp van benaderend zoeken naar de dichtstbijzijnde buren (HNSW) en geeft de relevante context door aan het llama3.2-model via Ollama voor het genereren van antwoorden. Deze aanpak zorgt voor volledige privacy en autonomie van gegevens, waarbij externe API-aanroepen worden vermeden. Het artikel benadrukt het belang van het gebruik van hetzelfde embedding-model voor zowel indexering als query's om consistentie in de vectorruimte te behouden.
Bron: Habr — хаб NLP —
origineel