Go を使用した安全な RAG アプリケーションの構築: GoRag の概要

急速に進化する AI 開発の状況において、検索拡張生成 (RAG) は、コンテキスト情報を使用して大規模言語モデル (LLM) の応答を強化するための重要な技術として浮上しています。 Python が AI/ML エコシステムを支配している一方で、システム プログラミング言語での堅牢な運用グレードの RAG 実装に対するニーズが高まっています。 GoRag は、Go エコシステムに RAG 機能をもたらす stacklok の新しいオープンソース ライブラリです。

RAG 開発における Go の事例

同時実行のスケーラブルなシステムの構築における Go の強みにより、Go は本番環境の RAG 実装に最適です。多くの場合、複雑なデプロイメント戦略と慎重なリソース管理を必要とする Python ベースのソリューションとは異なり、Go のコンパイルされた性質と組み込みの同時実行プリミティブには、いくつかの利点があります。

• 優れたメモリ管理とガベージ コレクション
• 高パフォーマンスの同時操作のネイティブ サポート
• 単一バイナリ配布による簡素化された展開
• 強力な型安全性とコンパイル時のエラーチェック

これらの特性は、複数のベクトル データベース接続と LLM インタラクションを管理しながら、高スループットを処理し、低遅延を維持する必要がある RAG システムを構築する場合に特に役立ちます。

GoRag: 包括的な RAG ツールキット

GoRag は、RAG 開発用の統一インターフェイスを提供することで、Go エコシステムの大きなギャップに対処します。このライブラリは、さまざまな LLM バックエンドやベクター データベースを操作する際の複雑さを抽象化し、Go のイディオムとベスト プラクティスに従ったクリーンな API を提供します。

コアアーキテクチャ

GoRag はその中心部で、以下の間の関心事を分離するモジュラー アーキテクチャを実装しています。

• LLM インタラクション (Ollama と OpenAI の両方をサポート)
• 埋め込みの生成
• ベクター データベース操作 (現在、pgvector および Qdrant を使用して PostgreSQL をサポートしています)

この分離により、開発者はアプリケーション ロジックの残りの部分に影響を与えることなくコンポーネントを交換できます。たとえば、ローカルで Ollama を使用して開発を開始し、本番環境では OpenAI にシームレスに切り替えることができます。

ナレッジベースの埋め込みを生成する

このライブラリは、RAG を実装するための単純なアプローチで優れています。一般的なワークフローは次のとおりです

ローカル LLM または OpenAI に対して埋め込みを生成します:

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

ベクトル データベースに埋め込みを保存し (GoRag の抽象化レイヤーによって自動的に処理されます)、関連ドキュメントをクエリします。

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

取得したコンテキストを使用してプロンプトを拡張します:

augmentedQuery := db.CombineQueryWithContext(query, retrievedDocs)

生産上の考慮事項

RAG アプリケーションを実稼働環境にデプロイする場合、いくつかの要素が重要になります。

スケーラビリティ

GoRag の設計により、ベクトル データベース操作の水平スケーリングが可能になります。たとえば、pgvector を実装した PostgreSQL では、接続プーリングと並列クエリ実行を活用できます。

監視と可観測性

ライブラリは現在初期段階にありますが、Go 実装により、prometheus/client_golang や OpenTelemetry などの標準 Go ツールを使用してメトリクスとトレースを簡単に追加できます。

コスト管理

このライブラリは複数の LLM バックエンドをサポートしているため、開発者はさまざまなユースケースに適切なプロバイダーを選択してコストを最適化できます。たとえば、開発とテストには Ollama を使用し、本番ワークロードには OpenAI を確保します。
今後の方向性

GoRag プロジェクトは積極的に開発が進められており、いくつかのエキサイティングな可能性が目前に迫っています。

• Weaviate や Milvus などの追加のベクター データベースのサポート
• より多くの LLM プロバイダーとの統合
• 入力検証やレート制限などの強化されたセキュリティ機能
• 可観測性と監視機能の向上

はじめる

GoRag の採用を検討している開発者にとって、初期セットアップは簡単です:

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

ライブラリは Go の標準モジュール システムに従っており、既存のプロジェクトに簡単に統合できます。サンプル ディレクトリでは、基本的な LLM インタラクションから完全な RAG 実装まで、さまざまな使用例の包括的なデモンストレーションが提供されます。

以上がGo を使用した安全な RAG アプリケーションの構築: GoRag の概要の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。