Haystack

Na sua essência, o Haystack é uma estrutura de código aberto que permite aos utilizadores criar pipelines com LLMs para vários cenários de pesquisa. Quer o objetivo seja executar a geração aumentada de recuperação (RAG), responder a perguntas ou aprofundar a exploração semântica de documentos, o Haystack utiliza LLMs e modelos de PNL de última geração para proporcionar experiências de pesquisa personalizadas, permitindo que os utilizadores façam consultas em linguagem natural sem esforço.

Uma base de dados vetorial como o Milvus é útil quando utilizada em conjunto com o Haystack por várias razões:

• Armazenamento e recuperação eficientes: As bases de dados vectoriais armazenam e recuperam eficazmente vectores de elevada dimensão. No contexto do Haystack, em que são comuns grandes colecções de documentos e embeddings gerados por LLMs, uma base de dados vetorial pode ajudar a gerir estes vectores de forma eficaz.
• Pesquisa rápida de semelhanças: As bases de dados vectoriais estão optimizadas para operações de pesquisa por semelhança, que são cruciais para tarefas como a pesquisa semântica de documentos e os pipelines de geração aumentada por recuperação (RAG). Ao indexar vectores e permitir uma pesquisa rápida por semelhança, uma base de dados vetorial pode acelerar significativamente estas operações no Haystack.
• Escalabilidade: À medida que as colecções de documentos e o número de vectores aumentam, a escalabilidade torna-se essencial. As bases de dados vectoriais são concebidas para escalar horizontalmente, permitindo ao Haystack lidar eficazmente com implementações em grande escala e volumes de dados crescentes.
• Integração com Pipelines: O desenho modular do Haystack permite a fácil integração de tecnologias externas. Ao incorporar uma base de dados vetorial na arquitetura do pipeline, o Haystack pode aproveitar as suas capacidades sem problemas, melhorando a eficiência e o desempenho geral do sistema.

Em geral, a integração de uma base de dados vetorial no Haystack pode melhorar a eficiência do armazenamento, acelerar as operações de pesquisa por semelhança, proporcionar escalabilidade e melhorar a funcionalidade geral do sistema para criar aplicações LLM e sistemas de pesquisa prontos a produzir.

Depois de ter instalado, configurado e iniciado o Haystack e o Zilliz Cloud (ou Milvus), é necessário instalar a integração.

pip install -e milvus-haystack

Em seguida, você pode começar a ingerir dados no Zilliz Cloud a partir do pipeline Haystack. Aqui está um exemplo:

from milvus_haystack import MilvusDocumentStore

document_store = MilvusDocumentStore()
documents = [Document(
    content="Um documento Foo",
    meta={"page": "100", "chapter": "intro"},
    embedding=[-10.0] * 128,
)]
document_store.write_documents(documents)
document_store.count_documents() # 1

• Tutorial sobre como construir um sistema generativo aumentado de recuperação com Milvus e Haystack](https://milvus.io/docs/integrate_with_haystack.md)
• Projetando Retrieval Augmentation para Pipelines Generativos com Haystack | Vídeo
• Pip instalar a solução Milvus/Haystack
• Documentação para Haystack versão 1.0 e 2,0