Haystack

По своей сути Haystack - это фреймворк с открытым исходным кодом, который позволяет пользователям создавать конвейеры с LLM для различных сценариев поиска. Независимо от того, что требуется - выполнить генерацию с расширенным поиском (RAG), ответить на вопросы или углубиться в семантическое исследование документов, Haystack использует современные LLM и NLP-модели для создания индивидуального поискового опыта, позволяя пользователям без труда выполнять запросы на естественном языке.

Векторная база данных, такая как Milvus, полезна при использовании в сочетании с Haystack по нескольким причинам:

• Эффективное хранение и поиск: Векторные базы данных эффективно хранят и извлекают высокоразмерные векторы. В контексте Haystack, где часто встречаются большие коллекции документов и вкрапления, созданные LLM, векторная база данных может помочь эффективно управлять этими векторами.
• Быстрый поиск по сходству: Векторные базы данных оптимизированы для операций поиска по сходству, что крайне важно для таких задач, как семантический поиск документов и конвейеры генерации с расширением поиска (RAG). Индексируя векторы и обеспечивая быстрый поиск по сходству, векторная база данных может значительно ускорить эти операции в Haystack.
• Масштабируемость: По мере роста коллекций документов и количества векторов масштабируемость становится крайне важной. Векторные базы данных рассчитаны на горизонтальное масштабирование, что позволяет Haystack эффективно справляться с масштабными развертываниями и растущими объемами данных.
• Интеграция с конвейерами: Модульная конструкция Haystack позволяет легко интегрировать внешние технологии. Включив векторную базу данных в архитектуру конвейера, Haystack может легко использовать ее возможности, повышая общую эффективность и производительность системы.

В целом, интеграция векторной базы данных с Haystack позволяет повысить эффективность хранения данных, ускорить операции поиска по сходству, обеспечить масштабируемость и повысить общую функциональность системы для создания готовых к производству приложений LLM и систем поиска.

После того как вы установили, настроили и запустили Haystack и Zilliz Cloud (или Milvus), необходимо установить интеграцию.

pip install -e milvus-haystack

Далее вы можете начать вводить данные в Zilliz Cloud из конвейера Haystack. Вот пример:

``from haystack import Document from milvus_haystack import MilvusDocumentStore

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

• Учебник по созданию генеративной системы с расширением поиска с помощью Milvus и Haystack
• Проектирование дополнения поиска для генеративных конвейеров с помощью Haystack | Видео
• Pip-установка решения Milvus/Haystack
• Документация для Haystack версии 1.0 и 2,0