Création d'applications RAG sécurisées avec Go : une introduction à GoRag

Dans le paysage en évolution rapide du développement de l'IA, la génération augmentée par récupération (RAG) est apparue comme une technique cruciale pour améliorer les réponses du modèle grand langage (LLM) avec des informations contextuelles. Alors que Python domine l'écosystème IA/ML, il existe un besoin croissant d'implémentations RAG robustes et de niveau production dans les langages de programmation système. Entrez GoRag, une nouvelle bibliothèque open source de stacklok qui apporte des fonctionnalités RAG à l'écosystème Go.

Les arguments en faveur de Go dans le développement de RAG

Les atouts de Go dans la création de systèmes simultanés et évolutifs en font un excellent choix pour les implémentations de RAG en production. Contrairement aux solutions basées sur Python qui nécessitent souvent des stratégies de déploiement complexes et une gestion minutieuse des ressources, la nature compilée de Go et les primitives de concurrence intégrées offrent plusieurs avantages :

• Gestion supérieure de la mémoire et garbage collection
• Prise en charge native des opérations simultanées hautes performances
• Déploiement simplifié avec distribution binaire unique
• Sécurité de type renforcée et vérification des erreurs au moment de la compilation

Ces caractéristiques sont particulièrement utiles lors de la création de systèmes RAG qui doivent gérer un débit élevé et maintenir une faible latence tout en gérant plusieurs connexions à des bases de données vectorielles et des interactions LLM.

GoRag : une boîte à outils RAG complète

GoRag comble une lacune importante dans l'écosystème Go en fournissant une interface unifiée pour le développement RAG. La bibliothèque élimine les complexités liées au travail avec différents backends LLM et bases de données vectorielles, offrant une API propre qui suit les idiomes et les meilleures pratiques de Go.

Architecture de base

En son cœur, GoRag met en œuvre une architecture modulaire qui sépare les préoccupations entre :

• Interaction LLM (prenant en charge à la fois Ollama et OpenAI)
• Génération d'intégration
• Opérations de base de données vectorielles (supportant actuellement PostgreSQL avec pgvector et Qdrant)

Cette séparation permet aux développeurs d'échanger des composants sans affecter le reste de la logique de leur application. Par exemple, vous pouvez commencer le développement en utilisant Ollama localement et passer de manière transparente à OpenAI pour la production.

Générez des intégrations pour votre base de connaissances

La bibliothèque brille par son approche simple de la mise en œuvre de RAG. Voici un flux de travail typique

Générer des intégrations par rapport à un LLM local ou OpenAI :

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

Stockez les intégrations dans votre base de données vectorielles (automatiquement gérées par la couche d'abstraction de GoRag) et interrogez les documents pertinents :

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

Augmentez vos invites avec le contexte récupéré :

augmentedQuery := db.CombineQueryWithContext(query, retrievedDocs)

Considérations relatives à la production

Lors du déploiement d'applications RAG en production, plusieurs facteurs deviennent critiques :

Évolutivité

La conception de GoRag permet une mise à l'échelle horizontale des opérations de bases de données vectorielles. L'implémentation de PostgreSQL avec pgvector, par exemple, peut exploiter le regroupement de connexions et l'exécution de requêtes parallèles.

Surveillance et observabilité

Bien que la bibliothèque en soit actuellement à ses débuts, son implémentation Go facilite l'ajout de métriques et de traçage à l'aide d'outils Go standard comme prometheus/client_golang ou OpenTelemetry.

Gestion des coûts

La prise en charge par la bibliothèque de plusieurs backends LLM permet aux développeurs d'optimiser les coûts en choisissant des fournisseurs appropriés pour différents cas d'utilisation. Par exemple, utiliser Ollama pour le développement et les tests tout en réservant OpenAI aux charges de travail de production.
Orientations futures

Le projet GoRag se développe activement, avec plusieurs possibilités passionnantes à l'horizon :

• Prise en charge de bases de données vectorielles supplémentaires telles que Weaviate et Milvus
• Intégration avec davantage de prestataires LLM
• Fonctionnalités de sécurité améliorées, notamment la validation des entrées et la limitation du débit
• Capacités d'observabilité et de surveillance améliorées

Commencer

Pour les développeurs souhaitant adopter GoRag, la configuration initiale est simple :

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

La bibliothèque suit le système de modules standard de Go, ce qui facilite son intégration dans des projets existants. Le répertoire d'exemples fournit des démonstrations complètes de divers cas d'utilisation, de l'interaction LLM de base aux implémentations RAG complètes.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!