The Retrieval-Augmented Generation (RAG) Pipeline
Реализация Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipeline включает в себя четыре основных этапа: создание встроенных представлений для запросов и документов, поиск соответствующих документов, анализ полученных данных и генерацию конечного ответа. Каждый из этих этапов требует отдельных запросов и инструментов, что приводит к громоздкому, трудоемкому и потенциально ошибочному процессу.
Проект Korvus адресует сложность построения RAG-пайплайна, предлагая радикальное упрощение рабочего процесса RAG путем сведения всего процесса к единому SQL-запросу, выполняемому в базе данных Postgres. Этот унифицированный подход устраняет необходимость в нескольких внешних сервисах и инструментах, тем самым упрощая процесс разработки и, вероятно, повышая скорость и эффективность выполнения.
In-database Machine Learning
Методология Korvus крутится вокруг концепции машинного обучения в базе данных, что позволяет уменьшить накладные расходы, связанные с передачей данных между различными сервисами и инструментами. Операции обработки в базе данных облегчаются благодаря PostgresML, что позволяет выполнять вычисления машинного обучения непосредственно в базе данных Postgres, создавая упрощенный и эффективный процесс, способный обрабатывать крупные наборы данных с уменьшением задержки.
Мультиязычная поддержка и Большие Данные
Korvus поддерживает несколько языков программирования, предоставляя привязки для Python, JavaScript, Rust и C, что упрощает интеграцию инструмента в существующие проекты на любом языке. Абстрагируя сложности RAG-пайплайна в единый SQL-запрос, Korvus значительно упрощает разработку и поддержку поисковых приложений.
Преимущества и Решения
Хотя производительность Korvus пока не была количественно оценена, его эффективность очевидна благодаря передовым функциям. Подход в базе данных устраняет необходимость во внешних сервисах, уменьшая задержку и повышая скорость выполнения. Дополнительно, единый подход может упростить отладку и оптимизацию, упрощая настройку пайплайна для повышения производительности.
Korvus: An All-in-One Open-Source RAG (Retrieval-Augmented Generation) Pipeline Built for Postgres
Для компании, стремящейся использовать искусственный интеллект для достижения успеха, Korvus представляет собой эффективное решение. Он обобщает весь рабочий процесс в единый SQL-запрос, выполняемый в базе данных Postgres, упрощая разработку и повышая производительность. Этот инновационный подход использует PostgresML для обработки машинного обучения в базе данных, упрощая разработку и снижая задержку.
AI в вашей компании
Интеграция ИИ в бизнес-процессы может принести ощутимую выгоду. Реализация Korvus или других ИИ-решений может улучшить эффективность и оптимизировать процессы в вашей компании.
Контакты
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Оставайтесь в курсе новостей об ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или на Twitter @itinairu45358.
Пробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах поможет в обслуживании клиентов и генерации контента для отдела продаж, снижая нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
