Haystack
Build Retrieval-Augmented Generation applications with HayStack and Zilliz Cloud or Milvus Vector Database
Utilizzate questa integrazione gratuitamenteChe cos'è il pagliaio
Haystack è un framework open-source che consente agli utenti di creare pipeline con LLM per vari scenari di ricerca. Sia che si tratti di eseguire una retrieval-augmented generation (RAG), sia che si tratti di rispondere a domande o di esplorare documenti semantici, Haystack sfrutta LLM e modelli NLP all'avanguardia per offrire esperienze di ricerca personalizzate, consentendo agli utenti di effettuare interrogazioni in linguaggio naturale senza alcuno sforzo.
Perché Haystack e Zilliz Cloud (Milvus)
Un database vettoriale come Milvus è utile se utilizzato insieme a Haystack per diversi motivi:
- Memorizzazione e recupero efficienti: I database vettoriali memorizzano e recuperano in modo efficiente vettori ad alta dimensionalità. Nel contesto di Haystack, dove sono comuni grandi raccolte di documenti e embeddings generati da LLM, un database vettoriale può aiutare a gestire questi vettori in modo efficace.
- Ricerca veloce della somiglianza: I database vettoriali sono ottimizzati per le operazioni di ricerca per similarità, che sono cruciali per attività come la ricerca semantica di documenti e le pipeline di retrieval-augmented generation (RAG). Indicizzando i vettori e consentendo una rapida ricerca di similarità, un database vettoriale può accelerare significativamente queste operazioni in Haystack.
- Scalabilità: Con la crescita delle raccolte di documenti e del numero di vettori, la scalabilità diventa essenziale. I database vettoriali sono progettati per scalare orizzontalmente, consentendo a Haystack di gestire efficacemente implementazioni su larga scala e volumi di dati crescenti.
- Integrazione con le pipeline: Il design modulare di Haystack consente una facile integrazione di tecnologie esterne. Incorporando un database vettoriale nell'architettura della pipeline, Haystack può sfruttare le sue capacità senza problemi, migliorando l'efficienza e le prestazioni complessive del sistema.
In generale, l'integrazione di un database vettoriale con Haystack può migliorare l'efficienza di archiviazione, accelerare le operazioni di ricerca per similarità, fornire scalabilità e migliorare la funzionalità complessiva del sistema per la creazione di applicazioni LLM e sistemi di ricerca pronti per la produzione.
Come utilizzare Haystack e Zilliz Cloud
Dopo aver installato, configurato e avviato Haystack e Zilliz Cloud (o Milvus), è necessario installare l'integrazione.
pip install -e milvus-haystackSuccessivamente, è possibile iniziare a inserire i dati in Zilliz Cloud dalla pipeline di Haystack. Ecco un esempio:
da milvus_haystack import MilvusDocumentStore document_store = MilvusDocumentStore() documents = [Document( content="Un documento Foo", meta={"pagina": "100", "capitolo": "intro"}, embedding=[-10.0] * 128, )] document_store.write_documents(documents) document_store.count_documents() # 1Date un'occhiata a queste esercitazioni su Haystack e Milvus
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