Haystack
Build Retrieval-Augmented Generation applications with HayStack and Zilliz Cloud or Milvus Vector Database
この統合を無料で利用するヘイスタックとは
Haystackはオープンソースのフレームワークであり、様々な検索シナリオに対応したLLMパイプラインを作成することができる。Haystackは最先端のLLMとNLPモデルを活用し、ユーザが自然言語で簡単にクエリを実行できるような、特注の検索体験を提供します。
なぜヘイスタックとZilliz Cloud（ミルバス）なのか
Milvusのようなベクターデータベースは、いくつかの理由でHaystackと併用すると便利である：
- 効率的な保存と検索：ベクトルデータベースは高次元のベクトルを効率的に保存し、検索することができる。大規模な文書コレクションやLLMによって生成された埋め込みが一般的なHaystackでは、ベクトルデータベースはこれらのベクトルを効率的に管理するのに役立ちます。
- 高速な類似検索：ベクターデータベースは、セマンティック文書検索や検索支援生成（RAG）パイプラインのようなタスクに不可欠な類似検索操作に最適化されています。ベクターにインデックスを付け、高速な類似検索を可能にすることで、ベクターデータベースはHaystackにおけるこれらの操作を大幅に高速化することができます。
- 拡張性：文書コレクションとベクターの数が増えるにつれ、スケーラビリティが不可欠になります。ベクターデータベースは水平方向に拡張できるように設計されているため、Haystackは大規模な導入やデータ量の増加に効果的に対応することができます。
- パイプラインとの統合：Haystackのモジュール設計は、外部技術の容易な統合を可能にします。パイプライン・アーキテクチャにベクター・データベースを組み込むことで、Haystackはその機能をシームレスに活用し、システム全体の効率とパフォーマンスを向上させることができます。
全体として、ベクターデータベースをHaystackに統合することで、ストレージ効率を改善し、類似検索操作を高速化し、スケーラビリティを提供し、生産可能なLLMアプリケーションや検索システムを構築するためのシステム全体の機能を強化することができます。
ヘイスタックとZilliz Cloudの使い方
HaystackとZilliz Cloud（またはMilvus）をインストール、設定、起動したら、統合をインストールする必要があります。
pip install -e milvus-haystack次に、HaystackパイプラインからZilliz Cloudへのデータ取り込みを開始します。以下はその例です：
from haystack import ドキュメント from milvus_haystack import MilvusDocumentStore
document_store = MilvusDocumentStore() documents = [ドキュメント( content="A Foo Document"、 meta={"page"："100", "chapter"："intro"}、 embedding=[-10.0] * 128、 )] document_store.write_documents(documents) document_store.count_documents() # 1
HaystackとMilvusのチュートリアルをご覧ください。
- MilvusとHaystackによる検索補強型生成システムの構築方法に関するチュートリアル](https://milvus.io/docs/integrate_with_haystack.md)
- Haystackによる生成パイプラインのための検索補強の設計｜ビデオ
- PipによるMilvus/Haystackソリューションのインストール](https://pypi.org/project/milvus-haystack/)
- Haystackバージョン1.0と2.0のドキュメント](https://haystack.deepset.ai/integrations/milvus-document-store)