Opbygning af en AI-søgeteknologibunke fra bunden – hvilke komponenter har du egentlig brug for?

Jeg har opbygget denne stack flere gange. Her er den ramme jeg bruger:

Kernearkitektur (RAG-mønster):

Brugerforespørgsel
    ↓
Forespørgselsembedding (embedding-model)
    ↓
Vektorsøgning (vektordatabase)
    ↓
Kandidat-hentning
    ↓
Genrangering (cross-encoder)
    ↓
Kontekst-samling
    ↓
LLM-generering
    ↓
Svar

Komponentanbefalinger til din skala (500K docs):

Budget-realitetscheck:

Ved 500K dokumenter kigger du på:

• Vektordatabase: $100-500/mdr administreret
• Embedding-omkostninger: Éngangs ~$50-100 for at embedde korpus
• LLM-omkostninger: Brugsafhængig, planlæg $500-2000/mdr

For et team på 2 ingeniører kan det 100% betale sig at vælge administrerede tjenester.

Har kørt AI-søgning i produktion i 18 måneder. Her er hvad jeg ville gøre anderledes:

Fejl vi lavede:

1. Startede med selvhostet vektordatabase – Brugte 3 måneder på infrastruktur. Burde have valgt administreret fra dag 1.

2. Billig embedding-model – Sparet $20/mdr, men mistede betydelig søgekvalitet. Kvalitets-embeddings kan betale sig.

3. Ingen hybrid-søgning i starten – Ren vektorsøgning missede eksakte forespørgsler. Hybrid (vektor + BM25) løste det.

4. Undervurderede overvågningsbehov – Svært at fejlfinde uden indblik i søgekvalitets-metrics.

Hvad vi kører nu:

• Pinecone (vektor) + Elasticsearch (BM25) hybrid
• OpenAI embeddings (ada-002, opgraderer til 3)
• Cohere genrangerer
• Claude til generering
• Brugerdefineret dashboard til overvågning af søgemetrics

Latenstidsfordeling:

• Embedding: 30 ms
• Hybrid-søgning: 40 ms
• Genrangering: 60 ms
• LLM: 800 ms (streaming forbedrer brugeroplevelsen)

Den samlede oplevede latenstid er fin fordi vi streamer LLM-output.

Lidt om datapipeline-perspektivet, som ofte bliver overset:

Dokumentbehandling betyder MEGET:

Inden noget rammer din vektordatabase, skal du have:

1. Chunking-strategi – Hvordan opdeler du dokumenter?
2. Metadata-udtræk – Hvilke attributter gemmer du?
3. Rensepipeline – Fjern boilerplate, normaliser tekst
4. Opdateringsmekanisme – Hvordan flyder nye/ændrede dokumenter igennem?

Chunking-råd:

Fælden:

Folk bruger uger på valg af vektordatabase og dage på chunking. Det burde være omvendt. Dårlig chunking = dårlig søgning uanset hvor god din vektordatabase er.

Sammenligning af vektordatabaser baseret på dine krav:

Til 500K dokumenter + 2 ingeniører + under 200 ms:

Pinecone:

• Fordele: Fuldadministreret, fremragende dokumentation, forudsigelige priser
• Ulemper: Leverandørafhængighed, begrænset tilpasning
• Passer: Perfekt til dine rammer

Qdrant:

• Fordele: God ydeevne, god hybrid-understøttelse, cloud eller selvhost
• Ulemper: Nyere administreret tilbud
• Passer: God mulighed, især hvis du får brug for hybrid-søgning

Weaviate:

• Fordele: Fremragende hybrid-søgning, indbygget vektorisering
• Ulemper: Mere kompleks opsætning
• Passer: Bedre til større teams

Milvus:

• Fordele: Mest skalerbar, fuldt open source
• Ulemper: Kræver infrastruktur-ekspertise
• Passer: Overkill til din skala, spring over

Min anbefaling:

Start med Pinecone. Det er kedeligt (på den gode måde). Du får tid til at evaluere alternativer, når du kender dine reelle behov bedre.

Glem ikke MLOps og observabilitet:

Det skal du spore:

1. Søgemetrics

   • Precision@K (er top K resultater relevante?)
   • Recall (finder vi alle relevante dokumenter?)
   • Latenstidsfordeling

2. Genereringsmetrics

   • Svar-relevans (matcher svar forespørgsel?)
   • Forankring (er svar støttet af kontekst?)
   • Hallucinationsrate

3. Systemmetrics

   • Forespørgselslatens p50/p95/p99
   • Fejlrate
   • Omkostning pr. forespørgsel

Værktøjer:

• Weights & Biases til eksperimentsporing
• Datadog/Grafana til systemovervågning
• LangSmith til LLM-observabilitet
• Brugerdefineret dashboard til forretningsmetrics

Det ingen fortæller dig:

Du kommer til at bruge mere tid på overvågning og fejlfinding end på at bygge det oprindelige system. Planlæg for det fra dag 1.

Startup-realitetscheck:

Hvis du bygger dette til en virksomhed (ikke forskning), så overvej:

Byg selv vs køb:

• Bygge RAG fra bunden: 2-3 måneders udviklingstid
• Bruge eksisterende RAG-platform: Dage til produktion

Platforme der pakker det ind:

• LlamaIndex + administreret vektordatabase
• Vectara (fuld RAG-as-a-service)
• Cohere RAG-endpoints

Hvornår bygge selv:

• Behov for ekstrem tilpasning
• Datasikkerhedskrav
• Skalaøkonomi giver mening
• Kernekompetence-differentiering

Hvornår bruge platform:

• Time-to-market er afgørende
• Lille team
• RAG er ikke dit produkt, det understøtter dit produkt

For de fleste virksomheder vinder platformtilgangen indtil du møder skala-begrænsninger.

Sikkerhedsovervejelser som ingen nævnte:

Databekymringer:

1. Hvilke data sender du til eksterne embedding-API’er?
2. Hvilke data sendes til LLM-udbydere?
3. Hvor hostes din vektordatabase?

Muligheder for følsomme data:

• Selvhostede embedding-modeller (Sentence Transformers)
• Selvhostet vektordatabase (Qdrant, Milvus)
• On-premise LLM (Llama, Mixtral)
• VPC-udrullede administrerede tjenester

Compliance-tjekliste:

• Overholdelse af datalokalitetskrav
• Kryptering i hvile og under overførsel
• Adgangskontrol og revisionslogning
• Politikker for datalagring
• Håndtering af persondata (PII)

Antag ikke at administrerede tjenester opfylder dine compliance-krav. Tjek det eksplicit.

Denne tråd har været utrolig værdifuld. Her er min opdaterede plan:

Arkitekturbeslutning:

Vælger administrerede tjenester af hensyn til hastighed og teamsammensætning:

• Pinecone til vektorlager
• OpenAI text-embedding-3 til embeddings
• Cohere genrangerer
• Claude til generering
• LangChain til orkestrering

Vigtigste læringer:

1. Chunking-strategi betyder lige så meget som valg af vektordatabase – Vil investere tid her
2. Genrangering er høj ROI – Tilføjer det fra starten
3. Hybrid-søgning for dækning – Implementerer vektor + BM25
4. Overvågning fra dag 1 – Bygger observabilitet ind fra start
5. Tidlig sikkerhedsgennemgang – Bekræfter compliance før produktion

Tidslinje:

• Uge 1-2: Datapipeline og chunking
• Uge 3-4: Kerne-RAG-implementering
• Uge 5: Overvågning og optimering
• Uge 6: Sikkerhedsgennemgang og produktion

Tak til alle for grundige indsigter. Dette community er guld værd.