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-Golang-php.cn

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

Barbara Streisand

リリース： 2024-12-03 21:11:11

オリジナル

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Building Secure RAG Applications with Go: An Introduction to GoRag

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)
}

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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",
)

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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)

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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)
}

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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。