Конвейер Retrieval-Augmented Generation (RAG) традиционно включает четыре основных этапа: генерация эмбеддингов для запросов и документов, поиск релевантных документов, анализ полученных данных и генерация окончательного ответа. Каждый из этих этапов часто требует использования различных запросов и инструментов, что делает процесс громоздким, трудоемким и потенциально подверженным ошибкам. Например, для генерации эмбеддингов может понадобиться библиотека машинного обучения, такая как HuggingFace Embeddings, в то время как для поиска документов может потребоваться поисковая система, такая как Elasticsearch. Этапы анализа и генерации могут затем использовать различные инструменты обработки естественного языка (NLP). Эти ограничения подчеркивают необходимость более упрощенного и эффективного подхода к выполнению рабочих процессов RAG.
Проект Korvus: Упрощение рабочих процессов RAG
Проект Korvus решает проблему сложности построения конвейера Retrieval-Augmented Generation (RAG). Korvus предлагает радикальное упрощение рабочего процесса RAG, сводя весь процесс к одному SQL-запросу, выполняемому внутри базы данных Postgres. Этот единый подход устраняет необходимость в использовании множества внешних сервисов и инструментов, что снижает сложность разработки и потенциально улучшает скорость и эффективность выполнения. Используя возможности машинного обучения Postgres (PostgresML), Korvus выполняет генерацию эмбеддингов, поиск, анализ и генерацию непосредственно внутри самой базы данных.
Методология Korvus основана на концепции машинного обучения в базе данных. Выполняя весь рабочий процесс RAG внутри Postgres, Korvus снижает накладные расходы, связанные с передачей данных между различными сервисами и инструментами. Это внутрибазовое обработка осуществляется благодаря PostgresML, который позволяет выполнять вычисления машинного обучения непосредственно внутри базы данных Postgres. Результатом является упрощенный и эффективный процесс, способный обрабатывать большие наборы данных с уменьшенной задержкой.
Поддержка нескольких языков и интеграция
Korvus также поддерживает несколько языков программирования, предоставляя привязки для Python, JavaScript, Rust и C. Эта поддержка нескольких языков облегчает разработчикам интеграцию Korvus в существующие проекты, независимо от используемого языка. Абстрагируя сложности конвейера RAG в один SQL-запрос, Korvus значительно упрощает как разработку, так и обслуживание поисковых приложений.
Хотя производительность Korvus еще не была количественно оценена, его эффективность очевидна благодаря его передовым функциям. Подход внутрибазовой обработки Korvus устраняет необходимость во внешних сервисах, снижая задержку и улучшая скорость выполнения. Кроме того, подход с одним запросом может упростить отладку и оптимизацию, делая процесс настройки конвейера для лучшей производительности более простым.
В заключение, проект Korvus решает проблемы построения и обслуживания конвейеров RAG. Объединяя весь рабочий процесс в один SQL-запрос, выполняемый внутри базы данных Postgres, он значительно снижает сложность и потенциально улучшает производительность. Этот инновационный подход использует PostgresML для машинного обучения в базе данных, упрощая разработку и снижая задержку. Korvus предлагает открытый исходный код, поддержку нескольких языков программирования, гибкий и эффективный инструмент для разработчиков, работающих с большими наборами данных и сложными поисковыми приложениями.
