Haystack
Build Retrieval-Augmented Generation applications with HayStack and Zilliz Cloud or Milvus Vector Database
Utilice esta integración de forma gratuitaQué es el pajar
En esencia, Haystack es un marco de código abierto que permite a los usuarios crear pipelines con LLM para diversos escenarios de búsqueda. Haystack aprovecha los LLM y los modelos de PLN más avanzados para ofrecer experiencias de búsqueda a medida, permitiendo a los usuarios realizar consultas en lenguaje natural sin esfuerzo.
Por qué Haystack y Zilliz Cloud (Milvus)
Una base de datos vectorial como Milvus es útil cuando se utiliza junto con Haystack por varias razones:
- Almacenamiento y recuperación eficientes: Las bases de datos vectoriales almacenan y recuperan eficazmente vectores de alta dimensión. En el contexto de Haystack, donde las grandes colecciones de documentos y las incrustaciones generadas por los LLM son habituales, una base de datos vectorial puede ayudar a gestionar estos vectores de forma eficaz.
- Búsqueda rápida de similitudes: Las bases de datos vectoriales están optimizadas para las operaciones de búsqueda de similitudes, que son cruciales para tareas como la búsqueda semántica de documentos y las canalizaciones de generación de recuperación aumentada (RAG). Al indexar vectores y permitir una búsqueda rápida de similitudes, una base de datos vectorial puede acelerar significativamente estas operaciones en Haystack.
- Escalabilidad: A medida que crecen las colecciones de documentos y el número de vectores, la escalabilidad se vuelve esencial. Las bases de datos vectoriales están diseñadas para escalar horizontalmente, lo que permite a Haystack gestionar eficazmente despliegues a gran escala y volúmenes de datos crecientes.
- Integración con Pipelines: El diseño modular de Haystack permite una fácil integración de tecnologías externas. Al incorporar una base de datos vectorial en la arquitectura de canalización, Haystack puede aprovechar sus capacidades sin problemas, mejorando la eficiencia y el rendimiento general del sistema.
En general, la integración de una base de datos vectorial con Haystack puede mejorar la eficiencia del almacenamiento, acelerar las operaciones de búsqueda de similitudes, proporcionar escalabilidad y mejorar la funcionalidad general del sistema para crear aplicaciones LLM y sistemas de búsqueda listos para la producción.
Cómo utilizar Haystack y Zilliz Cloud
Una vez que haya instalado, configurado e iniciado Haystack y Zilliz Cloud (o Milvus), deberá instalar la integración.
pip install -e milvus-haystackA continuación, puede empezar a ingerir datos en Zilliz Cloud desde el canal de Haystack. He aquí un ejemplo:
from milvus_haystack import MilvusDocumentStore document_store = MilvusDocumentStore() documentos = [Documento( content="Un documento Foo", meta={"página": "100", "chapter": "intro"}, embedding=[-10.0] * 128, )] document_store.write_documents(documentos) document_store.count_documents() # 1Consulta estos tutoriales sobre Haystack y Milvus
- Tutorial sobre cómo construir un sistema generativo de recuperación aumentada con Milvus y Haystack](https://milvus.io/docs/integrate_with_haystack.md)
- Diseño de aumento de recuperación para tuberías generativas con Haystack | Video
- Pip instala la solución Milvus/Haystack](https://pypi.org/project/milvus-haystack/)
- Documentación](https://haystack.deepset.ai/integrations/milvus-document-store) para las versiones 1.0 y 2.0 de Haystack