使用 Go 建立安全的 RAG 應用程式：GoRag 簡介

在快速發展的人工智慧開發領域，檢索增強生成（RAG）已成為利用上下文資訊增強大語言模型（LLM）回應的關鍵技術。雖然 Python 在 AI/ML 生態系統中佔據主導地位，但對系統程式語言中強大的、生產級 RAG 實現的需求日益增長。 GoRag 是 stacklok 的一個新開源函式庫，它為 Go 生態系統帶來了 RAG 功能。

RAG 開發中的 Go 案例

Go 在建造並發、可擴展系統方面的優勢使其成為生產 RAG 實現的絕佳選擇。與基於 Python 的解決方案通常需要複雜的部署策略和仔細的資源管理不同，Go 的編譯性質和內建並發原語提供了幾個優勢：

• 卓越的記憶體管理和垃圾收集
• 對高效能並發操作的原生支援
• 透過單一二進位發行版簡化部署
• 強大的類型安全性和編譯時錯誤檢查

在建立需要處理高吞吐量並保持低延遲同時管理多個向量資料庫連接和 LLM 互動的 RAG 系統時，這些特性特別有價值。

GoRag：綜合 RAG 工具包

GoRag 透過為 RAG 開發提供統一的接口，解決了 Go 生態系統中的一個重大缺陷。該程式庫抽象化了使用不同 LLM 後端和向量資料庫的複雜性，提供了遵循 Go 習慣用法和最佳實踐的乾淨 API。

核心架構

GoRag 的核心是實現了模組化架構，將關注點分開：

• LLM互動（同時支援Ollama和OpenAI）
• 嵌入生成
• 向量資料庫操作（目前支援 PostgreSQL 的 pgvector 和 Qdrant）

這種分離允許開發人員交換元件而不影響其應用程式邏輯的其餘部分。例如，您可以在本地使用 Ollama 開始開發，然後無縫切換到 O​​penAI 進行生產。

為您的知識庫產生嵌入

該程式庫以其簡單的 RAG 實作方法而引人注目。這是一個典型的工作流程

針對本地 LLM 或 OpenAI 產生嵌入：

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

將嵌入儲存在向量資料庫中（由 GoRag 的抽象層自動處理）並查詢相關文件：

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

使用檢索到的上下文來增強提示：

augmentedQuery := db.CombineQueryWithContext(query, retrievedDocs)

生產注意事項

在生產環境中部署 RAG 應用程式時，有幾個因素變得至關重要：

可擴展性

GoRag 的設計允許向量資料庫操作的水平擴展。例如，具有 pgvector 實作的 PostgreSQL 可以利用連接池和平行查詢執行。

監控和可觀察性

雖然該庫目前處於早期階段，但它的 Go 實作使得使用標準 Go 工具（如 prometheus/client_golang 或 OpenTelemetry）添加指標和追蹤變得簡單。

成本管理

該程式庫對多個 LLM 後端的支援允許開發人員透過針對不同用例選擇適當的提供者來優化成本。例如，使用 Ollama 進行開發和測試，同時保留 OpenAI 用於生產工作負載。
未來方向

GoRag 專案正在積極開發，即將出現一些令人興奮的可能性：

• 支援其他向量資料庫，例如 Weaviate 和 Milvus
• 與更多LLM提供者整合
• 增強的安全功能，包括輸入驗證和速率限制
• 改進的可觀察性和監控能力

入門

對於希望採用 GoRag 的開發人員來說，初始設定非常簡單：

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

該函式庫遵循Go的標準模組系統，可輕鬆整合到現有專案中。範例目錄提供了各種用例的全面演示，從基本的 LLM 互動到完整的 RAG 實作。

以上是使用 Go 建立安全的 RAG 應用程式：GoRag 簡介的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！