Erstellen sicherer RAG-Anwendungen mit Go: Eine Einführung in GoRag

In der sich schnell entwickelnden Landschaft der KI-Entwicklung hat sich Retrieval Augmented Generation (RAG) als entscheidende Technik zur Verbesserung der Antworten des Large Language Model (LLM) mit kontextbezogenen Informationen herausgestellt. Während Python das KI/ML-Ökosystem dominiert, besteht ein wachsender Bedarf an robusten RAG-Implementierungen in Produktionsqualität in Systemprogrammiersprachen. Hier kommt GoRag ins Spiel, eine neue Open-Source-Bibliothek von Stacklok, die RAG-Funktionen in das Go-Ökosystem bringt.

Das Argument für Go in der RAG-Entwicklung

Gos Stärken beim Aufbau gleichzeitiger, skalierbarer Systeme machen es zu einer ausgezeichneten Wahl für Produktions-RAG-Implementierungen. Im Gegensatz zu Python-basierten Lösungen, die häufig komplexe Bereitstellungsstrategien und eine sorgfältige Ressourcenverwaltung erfordern, bieten die kompilierte Natur und die integrierten Parallelitätsprimitive von Go mehrere Vorteile:

• Überragende Speicherverwaltung und Speicherbereinigung
• Native Unterstützung für leistungsstarke gleichzeitige Vorgänge
• Vereinfachte Bereitstellung mit einer einzelnen Binärverteilung
• Starke Typsicherheit und Fehlerprüfung zur Kompilierungszeit

Diese Eigenschaften sind besonders wertvoll beim Aufbau von RAG-Systemen, die einen hohen Durchsatz bewältigen und eine geringe Latenz aufrechterhalten müssen, während sie gleichzeitig mehrere Vektordatenbankverbindungen und LLM-Interaktionen verwalten.

GoRag: Ein umfassendes RAG-Toolkit

GoRag schließt eine erhebliche Lücke im Go-Ökosystem, indem es eine einheitliche Schnittstelle für die RAG-Entwicklung bereitstellt. Die Bibliothek abstrahiert die Komplexität der Arbeit mit verschiedenen LLM-Backends und Vektordatenbanken und bietet eine saubere API, die den Redewendungen und Best Practices von Go folgt.

Kernarchitektur

Im Kern implementiert GoRag eine modulare Architektur, die die Belange trennt zwischen:

• LLM-Interaktion (unterstützt sowohl Ollama als auch OpenAI)
• Einbettungsgenerierung
• Vektordatenbankoperationen (unterstützt derzeit PostgreSQL mit pgvector und Qdrant)

Diese Trennung ermöglicht es Entwicklern, Komponenten auszutauschen, ohne den Rest ihrer Anwendungslogik zu beeinträchtigen. Beispielsweise könnten Sie mit der Entwicklung lokal mit Ollama beginnen und für die Produktion nahtlos zu OpenAI wechseln.

Generieren Sie Einbettungen für Ihre Wissensdatenbank

Die Bibliothek glänzt durch ihren unkomplizierten Ansatz zur Implementierung von RAG. Hier ist ein typischer Arbeitsablauf

Einbettungen für ein lokales LLM oder OpenAI generieren:

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

Speichern Sie Einbettungen in Ihrer Vektordatenbank (wird automatisch von der Abstraktionsschicht von GoRag verarbeitet) und fragen Sie relevante Dokumente ab:

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

Erweitern Sie Ihre Eingabeaufforderungen mit abgerufenem Kontext:

augmentedQuery := db.CombineQueryWithContext(query, retrievedDocs)

Produktionsüberlegungen

Beim Einsatz von RAG-Anwendungen in der Produktion sind mehrere Faktoren von entscheidender Bedeutung:

Skalierbarkeit

Das Design von GoRag ermöglicht die horizontale Skalierung von Vektordatenbankoperationen. Die PostgreSQL-Implementierung mit pgvector kann beispielsweise Verbindungspooling und parallele Abfrageausführung nutzen.

Überwachung und Beobachtbarkeit

Obwohl sich die Bibliothek derzeit noch in einem frühen Stadium befindet, ermöglicht ihre Go-Implementierung das einfache Hinzufügen von Metriken und Ablaufverfolgung mithilfe von Standard-Go-Tools wie prometheus/client_golang oder OpenTelemetry.

Kostenmanagement

Die Unterstützung der Bibliothek für mehrere LLM-Backends ermöglicht es Entwicklern, die Kosten zu optimieren, indem sie geeignete Anbieter für verschiedene Anwendungsfälle auswählen. Verwenden Sie beispielsweise Ollama für Entwicklung und Tests und reservieren Sie OpenAI für Produktions-Workloads.
Zukünftige Richtungen

Das GoRag-Projekt entwickelt sich aktiv weiter und es zeichnen sich mehrere spannende Möglichkeiten ab:

• Unterstützung für zusätzliche Vektordatenbanken wie Weaviate und Milvus
• Integration mit mehr LLM-Anbietern
• Erweiterte Sicherheitsfunktionen, einschließlich Eingabevalidierung und Ratenbegrenzung
• Verbesserte Beobachtbarkeit und Überwachungsmöglichkeiten

Erste Schritte

Für Entwickler, die GoRag übernehmen möchten, ist die Ersteinrichtung unkompliziert:

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

Die Bibliothek folgt dem Standardmodulsystem von Go und ermöglicht so eine einfache Integration in bestehende Projekte. Das Beispielverzeichnis bietet umfassende Demonstrationen verschiedener Anwendungsfälle, von der grundlegenden LLM-Interaktion bis hin zu vollständigen RAG-Implementierungen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErstellen sicherer RAG-Anwendungen mit Go: Eine Einführung in GoRag. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!