AI教我做事之RAG开发-20 设计开放平台下的RAG

稻草人 • 1天前 • RAG野望 • 阅读 26

在AI的RAG（检索增强生成）研发领域，将RAG平台设计为内部工具，供其他部门使用，需要考虑软件架构设计和提供方式，以确保易用性、扩展性和安全性。以下包括架构建议、实现步骤和提供工具的便利性，旨在为组织内部部署提供全面参考。

软件架构设计的建议

研究表明，RAG平台的核心功能包括数据存储、检索机制、生成模型和用户交互。考虑到内部工具的特性，建议采用微服务架构，便于独立开发、扩展和维护。以下是各组件的详细设计：

数据存储
1. 建议：使用开源向量数据库如Weaviate、Milvus或Chroma，存储数据嵌入，适合语义搜索。
2. 理由：这些数据库支持数十亿向量，扩展性高，且开源免费，降低初期成本。
3. 实现：预处理文本数据，生成嵌入（如使用Sentence-BERT），加载到数据库。
4. 意外细节：Chroma因与大型语言模型的原生集成，适合AI应用原型开发，可能未被组织预期。
检索服务
1. 建议：实现一个服务，接受用户查询，生成嵌入，检索向量数据库中的相关文档。
2. 技术：使用Python和Flask/FastAPI，调用向量数据库API，检索前N个最相关结果。
3. 附加功能：支持过滤和排名，确保检索结果准确，特别在医疗等敏感领域。
4. 性能考虑：优化查询速度，必要时使用缓存减少延迟。
生成服务
1. 建议：使用生成AI模型，如OpenAI的gpt-3.5-turbo，或开源模型如Llama，生成基于检索信息的响应。
2. 实现：将用户查询和检索结果格式化，传递给模型，生成自然语言响应。
3. 成本与性能：若使用第三方API（如OpenAI），需考虑费用；若自托管开源模型，需计算资源支持。
4. 透明性：建议在响应中包含信息来源，增强用户信任，如引用检索到的文档。
5. 参考：OpenAI API
API网关
1. 建议：提供统一API接口，处理用户查询，调用检索和生成服务，返回响应。
2. 安全性：实现JWT或OAuth2认证，确保只有授权用户可访问，保护敏感数据。
3. 扩展性：使用负载均衡，处理多部门并发请求。
用户界面
1. 建议：开发网页应用，使用React或Angular，连接API网关，提供查询输入和结果显示。
2. 易用性：设计直观界面，支持查询历史、保存搜索和反馈提交，降低学习曲线。
3. 支持：提供详细文档和培训材料，帮助非技术人员快速上手。

提供工具的便利性

为了方便其他部门使用，需考虑以下方面：

用户体验
1. 建议：确保界面简单，配有工具提示和帮助文档，减少技术门槛。
2. 反馈机制：设置反馈渠道，收集用户意见，定期优化工具功能。
3. 培训：组织使用培训，讲解查询方式和预期结果，特别在数据隐私敏感领域。
集成与访问
1. 建议：与组织现有系统集成，如单点登录（SSO），简化访问流程。
2. 部署方式：初期可内网部署，逐步扩展到云服务（如AWS、Azure），根据需求调整。
3. 成本考虑：开源方案如Weaviate免费，但云服务（如Pinecone）可能涉及费用，需权衡。
维护与支持
1. 建议：设立内部支持团队，处理技术问题，定期更新知识库，确保数据最新。
2. 监控：实施日志和监控系统，跟踪使用情况和性能，及时发现瓶颈。

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