Go를 사용하여 안전한 RAG 애플리케이션 구축: GoRag 소개

급격하게 진화하는 AI 개발 환경에서 검색 증강 생성(RAG)은 상황별 정보로 LLM(대형 언어 모델) 응답을 향상시키는 중요한 기술로 등장했습니다. Python이 AI/ML 생태계를 지배하고 있는 반면, 시스템 프로그래밍 언어에서 강력한 프로덕션 등급 RAG 구현에 대한 요구가 커지고 있습니다. Go 생태계에 RAG 기능을 제공하는 Stacklok의 새로운 오픈 소스 라이브러리인 GoRag를 만나보세요.

RAG 개발에 있어서 Go의 사례

동시 확장 가능한 시스템을 구축하는 데 있어 Go의 강점은 프로덕션 RAG 구현을 위한 탁월한 선택입니다. 종종 복잡한 배포 전략과 신중한 리소스 관리가 필요한 Python 기반 솔루션과 달리 Go의 컴파일된 특성과 내장된 동시성 기본 요소는 다음과 같은 몇 가지 장점을 제공합니다.

• 뛰어난 메모리 관리 및 가비지 수집
• 고성능 동시 작업 기본 지원
• 단일 바이너리 배포를 통한 배포 단순화
• 강력한 유형 안전성 및 컴파일 시간 오류 검사

이러한 특성은 여러 벡터 데이터베이스 연결 및 LLM 상호 작용을 관리하면서 높은 처리량을 처리하고 낮은 대기 시간을 유지해야 하는 RAG 시스템을 구축할 때 특히 유용합니다.

GoRag: 포괄적인 RAG 툴킷

GoRag은 RAG 개발을 위한 통합 인터페이스를 제공하여 Go 생태계의 상당한 격차를 해소합니다. 라이브러리는 다양한 LLM 백엔드 및 벡터 데이터베이스 작업의 복잡성을 추상화하여 Go의 관용구와 모범 사례를 따르는 깔끔한 API를 제공합니다.

핵심 아키텍처

GoRag는 기본적으로 다음과 같은 문제를 분리하는 모듈식 아키텍처를 구현합니다.

• LLM 상호 작용(Ollama 및 OpenAI 모두 지원)
• 임베딩 세대
• 벡터 데이터베이스 작업(현재 pgVector 및 Qdrant를 통해 PostgreSQL 지원)

이러한 분리를 통해 개발자는 애플리케이션 로직의 나머지 부분에 영향을 주지 않고 구성 요소를 교체할 수 있습니다. 예를 들어 로컬에서 Ollama를 사용하여 개발을 시작하고 프로덕션을 위해 OpenAI로 원활하게 전환할 수 있습니다.

지식창고에 대한 임베딩 생성

라이브러리는 RAG 구현에 대한 간단한 접근 방식에서 빛을 발합니다. 일반적인 작업 흐름은 다음과 같습니다

로컬 LLM 또는 OpenAI에 대한 임베딩 생성:

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

벡터 데이터베이스에 임베딩을 저장하고(GoRag의 추상화 계층에 의해 자동으로 처리됨) 관련 문서를 쿼리합니다.

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

검색된 컨텍스트로 프롬프트를 강화하세요.

augmentedQuery := db.CombineQueryWithContext(query, retrievedDocs)

생산 고려 사항

프로덕션에 RAG 애플리케이션을 배포할 때 다음과 같은 몇 가지 요소가 중요해집니다.

확장성

GoRag의 설계는 벡터 데이터베이스 작업의 수평적 확장을 허용합니다. 예를 들어, pgVector 구현이 포함된 PostgreSQL은 연결 풀링 및 병렬 쿼리 실행을 활용할 수 있습니다.

모니터링 및 관찰 가능성

라이브러리는 현재 초기 단계에 있지만 Go 구현을 통해 prometheus/client_golang 또는 OpenTelemetry와 같은 표준 Go 도구를 사용하여 측정항목 및 추적을 쉽게 추가할 수 있습니다.

비용 관리

여러 LLM 백엔드에 대한 도서관의 지원을 통해 개발자는 다양한 사용 사례에 적합한 공급자를 선택하여 비용을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어 개발 및 테스트에는 Ollama를 사용하고 프로덕션 워크로드에는 OpenAI를 예약합니다.
앞으로의 방향

GoRag 프로젝트는 여러 흥미로운 가능성을 염두에 두고 활발히 개발되고 있습니다.

• Weaviate 및 Milvus와 같은 추가 벡터 데이터베이스 지원
• 더 많은 LLM 제공업체와의 통합
• 입력 검증 및 속도 제한을 포함한 향상된 보안 기능
• 향상된 관찰 가능성 및 모니터링 기능

시작하기

GoRag를 채택하려는 개발자의 경우 초기 설정은 간단합니다.

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

라이브러리는 Go의 표준 모듈 시스템을 따르므로 기존 프로젝트에 쉽게 통합할 수 있습니다. 예제 디렉토리는 기본 LLM 상호 작용부터 전체 RAG 구현에 이르기까지 다양한 사용 사례에 대한 포괄적인 데모를 제공합니다.

위 내용은 Go를 사용하여 안전한 RAG 애플리케이션 구축: GoRag 소개의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!