Mi è stato affidato il compito di costruire da zero l’infrastruttura di ricerca AI della nostra azienda. Venendo dal ML tradizionale, il panorama è travolgente.
Cosa penso mi serva:
Cosa mi confonde:
Contesto:
Mi piacerebbe sapere che stack usano realmente le persone in produzione e cosa farebbero diversamente.
Ho costruito questo stack più volte. Ecco il framework che uso:
Architettura Core (Pattern RAG):
Query Utente
↓
Embedding Query (modello di embedding)
↓
Ricerca Vettoriale (DB vettoriale)
↓
Recupero Candidati
↓
Reranking (cross-encoder)
↓
Assemblaggio Contesto
↓
Generazione LLM
↓
Risposta
Raccomandazioni per la tua scala (500K docs):
| Componente | Raccomandazione | Perché |
|---|---|---|
| DB vettoriale | Pinecone o Qdrant | Gestito = più veloce, un team di 2 non può gestire l’infra |
| Embedding | OpenAI text-embedding-3-large | Miglior rapporto qualità/prezzo per uso generale |
| Reranker | Cohere Rerank o cross-encoder | Miglioramento rilevanza di 10-20x |
| LLM | GPT-4 o Claude | Dipende dal compito |
| Orchestrazione | LangChain o LlamaIndex | Non reinventare la ruota |
Verifica del budget:
Con 500K documenti, considera:
Per 2 ingegneri, i servizi gestiti valgono assolutamente la pena.
Il reranking è una delle aggiunte con il ROI più alto che puoi fare. Ecco perché:
Senza reranker:
Con reranker:
Impatto sulla latenza:
I numeri:
Saltalo se devi, ma aggiungilo dopo. È di solito il singolo miglioramento di qualità più grande dopo il RAG di base.
Gestisco la ricerca AI in produzione da 18 mesi. Ecco cosa farei diversamente:
Errori che abbiamo fatto:
Partiti con DB vettoriale self-hosted - Persi 3 mesi sull’infrastruttura. Avremmo dovuto usare un gestito dal giorno 1.
Modello di embedding economico - Risparmiato $20/mese, perso molta qualità nel recupero. Meglio investire su embedding di qualità.
Nessuna ricerca ibrida inizialmente - Solo ricerca vettoriale perdeva le query di match esatto. L’ibrido (vettoriale + BM25) ha risolto.
Sottovalutato il monitoraggio - Difficile fare debug senza metriche di qualità del recupero.
Cosa usiamo ora:
Breakdown della latenza:
La latenza percepita è ok perché facciamo streaming dell’output LLM.
Aggiungo la prospettiva della data pipeline, spesso trascurata:
Il processamento dei documenti conta MOLTISSIMO:
Prima che qualcosa arrivi nel tuo DB vettoriale serve:
Consigli di chunking:
| Tipo contenuto | Strategia di chunking | Dimensione chunk |
|---|---|---|
| Articoli long-form | Per paragrafo con overlap | 300-500 token |
| Documenti tecnici | Per sezione | 500-1000 token |
| FAQ | Coppie domanda-risposta | Unità naturali |
| Dati prodotto | Per entità | Prodotto intero |
La trappola:
Le persone passano settimane a scegliere il DB vettoriale e giorni sul chunking. Dovrebbe essere l’opposto. Chunking sbagliato = retrieval pessimo anche col miglior DB.
Confronto tra database vettoriali basato sulle tue esigenze:
Per 500K documenti + 2 ingegneri + <200ms:
Pinecone:
Qdrant:
Weaviate:
Milvus:
La mia raccomandazione:
Parti con Pinecone. È noioso (in senso buono). Avrai tempo di valutare alternative quando capirai meglio le tue reali necessità.
Non dimenticare MLOps e osservabilità:
Cosa devi tracciare:
Metriche di retrieval
Metriche di generazione
Metriche di sistema
Strumenti:
La cosa che nessuno ti dice:
Passerai più tempo su monitoraggio e debug che a costruire il sistema iniziale. Pianificalo dal giorno 1.
Reality check per startup:
Se stai costruendo questo per un business (non per ricerca), considera:
Build vs Buy:
Piattaforme che lo offrono:
Quando costruire custom:
Quando usare una piattaforma:
Per la maggior parte delle aziende, la piattaforma vince finché non si raggiungono limiti di scala.
Considerazioni di sicurezza che nessuno ha menzionato:
Preoccupazioni sui dati:
Opzioni per dati sensibili:
Checklist compliance:
Non dare per scontato che i servizi gestiti siano conformi. Verifica esplicitamente.
Questo thread è stato incredibilmente prezioso. Ecco il mio piano aggiornato:
Decisione architetturale:
Scelgo servizi gestiti per velocità e vincoli di team:
Key learnings:
Timeline:
Grazie a tutti per gli approfondimenti. Questa community è oro puro.
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