Haystack
Build Retrieval-Augmented Generation applications with HayStack and Zilliz Cloud or Milvus Vector Database
이 통합 기능을 무료로 사용하세요.헤이스택이란?
헤이스택은 사용자가 다양한 검색 시나리오를 위한 LLM으로 파이프라인을 만들 수 있는 오픈 소스 프레임워크가 핵심입니다. 검색 증강 생성(RAG)을 실행하든, 질문에 대한 답변을 처리하든, 시맨틱 문서 탐색을 탐구하든, Haystack은 최첨단 LLM과 NLP 모델을 활용하여 맞춤형 검색 환경을 제공함으로써 사용자가 자연어로 손쉽게 쿼리할 수 있도록 합니다.
헤이스택과 질리즈 클라우드(밀버스)가 필요한 이유
Milvus와 같은 벡터 데이터베이스는 여러 가지 이유로 Haystack과 함께 사용할 때 유용합니다:
- 효율적인 저장 및 검색: 벡터 데이터베이스는 고차원 벡터를 효율적으로 저장하고 검색합니다. LLM에서 생성된 대용량 문서 컬렉션과 임베딩이 일반적인 Haystack의 맥락에서 벡터 데이터베이스는 이러한 벡터를 효과적으로 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 빠른 유사도 검색: 벡터 데이터베이스는 시맨틱 문서 검색 및 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인과 같은 작업에 중요한 유사도 검색 작업에 최적화되어 있습니다. 벡터를 색인하고 빠른 유사도 검색을 가능하게 함으로써, 벡터 데이터베이스는 Haystack에서 이러한 작업의 속도를 크게 높일 수 있습니다.
- 확장성: 문서 컬렉션과 벡터의 수가 증가함에 따라 확장성은 필수적인 요소가 되었습니다. 벡터 데이터베이스는 수평적으로 확장할 수 있도록 설계되어 대규모 배포와 증가하는 데이터 볼륨을 효과적으로 처리할 수 있습니다.
- 파이프라인과의 통합: Haystack의 모듈식 설계는 외부 기술을 쉽게 통합할 수 있도록 해줍니다. 벡터 데이터베이스를 파이프라인 아키텍처에 통합함으로써 Haystack은 그 기능을 원활하게 활용하여 시스템의 전반적인 효율성과 성능을 향상시킬 수 있습니다.
전반적으로 벡터 데이터베이스를 Haystack과 통합하면 스토리지 효율성을 개선하고, 유사도 검색 작업 속도를 높이고, 확장성을 제공하며, 프로덕션 지원 LLM 애플리케이션 및 검색 시스템을 구축하기 위한 시스템의 전반적인 기능을 향상시킬 수 있습니다.
헤이스택과 질리즈 클라우드 사용 방법
Haystack과 Zilliz Cloud(또는 Milvus)를 설치, 구성 및 시작한 후에는 연동 기능을 설치해야 합니다.
pip 설치 -e 밀버스-헤이스택이제 Haystack 파이프라인에서 질리즈 클라우드로 데이터 수집을 시작할 수 있습니다. 다음은 예제입니다:
에서 밀버스_헤이스택에서 밀버스도큐먼트스토어 가져오기 document_store = 밀버스도큐먼트스토어() 문서 = [문서( content="Foo 문서", meta={"page": "100", "chapter": "intro"}, embedding=[-10.0] * 128, )] document_store.write_documents(문서) document_store.count_documents() # 1헤이스택과 밀버스에 대한 튜토리얼을 확인하세요.