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扩展您的 RAG：使用 LanceDB 和 Candle 的 Rust 驱动索引管道
为大规模文档处理构建高性能嵌入和索引系统照片由 Marc Sendra Martorell 在 Unsplash 上拍摄1. 简介最近，检索增强生成 (或简称 RAG) 已成为使用大型语言模型构建生成式 AI 应用程序的事实标准。RAG 通过确保生成模型使用适当的上下文来增强文本生成，同时避免了为同一任务微调 LLM 所涉及的时间、成本和复杂性。RAG 还允许更有效地使用外部数据源并更轻松地更新模型的“知识”。尽管基于 RAG 的 AI 应用程序通常可以使用更适中或更小的 LLM，但它们仍然依赖于嵌入和索引所需知识库的强大管道，以及能够有效地检索并将相关上下文注入模型提示。在许多用例中，可以使用任何广泛用于该任务的优秀框架，在几行代码中实现 RAG。这篇文章重点介绍更复杂、要求更高的管道，例如当要嵌入和索引的数据量相对较高时，或者当需要非常频繁或非常快速地更新时。这篇文章演示了如何设计一个 Rust 应用程序，以极快的速度读取、分块、嵌入和存储文本文档作为向量。使用 HuggingFace 的 Candle 框架 Rust 和 LanceDB，它展示了如何开发可以部署在任何地方的端到端 RAG 索引管道
来源:走向数据科学扩展您的 RAG：使用 LanceDB 和 Candle 的 Rust 驱动索引管道
扩展您的 RAG：使用 LanceDB 和 Candle 的 Rust 驱动索引管道
为大规模文档处理构建高性能嵌入和索引系统
1. 简介
最近，检索增强生成（或简称 RAG）已成为使用大型语言模型构建生成式 AI 应用程序的事实标准。 RAG 通过确保生成模型使用适当的上下文来增强文本生成，同时避免了为同一任务微调 LLM 所涉及的时间、成本和复杂性。RAG 还允许更有效地使用外部数据源并更轻松地更新模型的“知识”。
事实上虽然基于 RAG 的 AI 应用程序通常可以使用更适中或更小的 LLM，但它们仍然依赖于嵌入和索引所需知识库的强大管道，以及能够有效地检索和将相关上下文注入模型提示。
在许多用例中，可以使用任何广泛用于该任务的优秀框架在几行代码中实现 RAG。这篇文章重点介绍更复杂和要求更高的管道，例如当要嵌入和索引的数据量相对较大时，或者当需要非常频繁或非常快速地更新时。
这篇文章演示了如何设计一个 Rust 应用程序，以极快的速度读取、分块、嵌入和存储文本文档作为向量。使用 HuggingFace 的 Candle 框架 for Rust 和 LanceDB，它展示了如何开发一个端到端 RAG 索引管道，该管道可以作为独立应用程序部署在任何地方，并作为强大管道的基础，即使在非常苛刻和孤立的环境中也是如此。