Bygge en AI-søk teknologistabel fra bunnen av – hvilke komponenter trenger du egentlig?

Jeg har bygget denne stacken flere ganger. Her er rammeverket jeg bruker:

Kjernearkitektur (RAG-mønster):

Brukerspørring
    ↓
Spørringsembedding (embedding-modell)
    ↓
Vektorsøk (vektordatabase)
    ↓
Kandidatuthenting
    ↓
Reranking (cross-encoder)
    ↓
Kontekstsammensetning
    ↓
LLM-generering
    ↓
Respons

Komponentanbefalinger for ditt omfang (500K dokumenter):

Budsjettsjekk:

Med 500K dokumenter ser du på:

• Vektordatabase: $100-500/mnd administrert
• Embedding-kostnad: Engangskostnad ~$50-100 for å embedde korpuset
• LLM-kostnad: Bruksavhengig, planlegg $500-2000/mnd

For 2 ingeniører er administrerte tjenester 100% verdt det.

Har kjørt AI-søk i produksjon i 18 måneder. Her er hva jeg ville gjort annerledes:

Feil vi gjorde:

1. Startet med selvhostet vektordatabase – Kastet bort 3 måneder på infrastruktur. Burde brukt administrert fra dag 1.

2. Billig embedding-modell – Sparte $20/mnd, tapte betydelig gjenfinningskvalitet. Kvalitets-embeddings er verdt det.

3. Ingen hybrid søk i starten – Rent vektorsøk bommet på eksakte treff. Hybrid (vektor + BM25) løste dette.

4. Undervurderte overvåkingsbehov – Vanskelig å feilsøke når du ikke ser gjenfinningskvalitets-metrikker.

Hva vi kjører nå:

• Pinecone (vektor) + Elasticsearch (BM25) hybrid
• OpenAI-embeddings (ada-002, oppgraderer til 3)
• Cohere reranker
• Claude for generering
• Egendefinert overvåkingsdashboard som sporer gjenfinningsmetrikker

Latensfordeling:

• Embedding: 30 ms
• Hybrid søk: 40 ms
• Rerank: 60 ms
• LLM: 800 ms (streaming forbedrer brukeropplevelsen)

Total opplevd latens er ok fordi vi strømmer LLM-utdata.

Legger til datapipeline-perspektivet som ofte blir glemt:

Dokumentbehandling er VELDIG viktig:

Før noe havner i vektordatabasen må du ha:

1. Chunking-strategi – Hvordan deler du opp dokumenter?
2. Metadata-uttrekk – Hvilke attributter fanger du?
3. Rensepipeline – Fjern boilerplate, normaliser tekst
4. Oppdateringsmekanisme – Hvordan strømmer nye/endrede dokumenter gjennom?

Chunking-tips:

Fellen:

Folk bruker uker på valg av vektordatabase og dager på chunking. Det burde vært motsatt. Dårlig chunking = dårlig gjenfinning uansett hvor god vektordatabasen er.

Sammenligning av vektordatabaser basert på dine krav:

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

Pinecone:

• Fordeler: Fullt administrert, utmerkede dokumenter, forutsigbare priser
• Ulemper: Leverandørbinding, begrenset tilpasning
• Passer: Perfekt for dine rammer

Qdrant:

• Fordeler: God ytelse, bra hybridsøk, sky eller selvhost
• Ulemper: Nyere administrert tilbud
• Passer: Godt valg, spesielt hvis du trenger hybridsøk

Weaviate:

• Fordeler: Bra hybridsøk, innebygd vektorisering
• Ulemper: Mer kompleks oppsett
• Passer: Bedre for større team

Milvus:

• Fordeler: Mest skalerbar, fullstendig åpen kildekode
• Ulemper: Krever infrastrukturkompetanse
• Passer: Overkill for ditt omfang, stå over

Min anbefaling:

Start med Pinecone. Den er kjedelig (på en god måte). Du får tid til å vurdere alternativer etter hvert som du forstår dine faktiske behov bedre.

Ikke glem MLOps og observabilitet:

Dette må du spore:

1. Gjenfinningsmetrikker

   • Precision@K (er topp K-resultater relevante?)
   • Recall (finner vi alle relevante dokumenter?)
   • Latensfordeling

2. Genereringsmetrikker

   • Svarrelevans (matcher svaret spørringen?)
   • Forankring (er svaret støttet av kontekst?)
   • Hallusinasjonsrate

3. Systemmetrikker

   • Spørringslatens p50/p95/p99
   • Feilrater
   • Kostnad per spørring

Verktøy:

• Weights & Biases for eksperimentsporing
• Datadog/Grafana for systemovervåking
• LangSmith for LLM-observabilitet
• Egendefinert dashboard for forretningsmetrikker

Det ingen forteller deg:

Du bruker mer tid på overvåking og feilsøking enn på å bygge det opprinnelige systemet. Planlegg for det fra dag 1.

Startup-realitetssjekk:

Hvis du bygger dette for et selskap (ikke forskning), vurder:

Bygge vs. kjøpe:

• Bygge RAG fra bunnen: 2-3 måneders utviklingstid
• Bruke eksisterende RAG-plattform: Dager til produksjon

Plattformer som pakker dette:

• LlamaIndex + administrert vektordatabase
• Vectara (full RAG-som-tjeneste)
• Cohere RAG-endepunkter

Når bygge selv:

• Trenger ekstrem tilpasning
• Datasensitivitetskrav
• Skalaøkonomi gir mening
• Kjernekompetanse-differensiering

Når bruke plattform:

• Tiden til marked er viktig
• Lite team
• RAG er ikke produktet ditt, det muliggjør produktet ditt

For de fleste selskaper vinner plattformtilnærmingen – frem til du møter skaleringsbegrensninger.

Sikkerhetsaspekter ingen har nevnt:

Databetraktninger:

1. Hvilke data sender du til eksterne embedding-APIer?
2. Hvilke data går til LLM-leverandører?
3. Hvor er vektordatabasen din hostet?

Alternativer for sensitive data:

• Selvhostede embedding-modeller (Sentence Transformers)
• Selvhostet vektordatabase (Qdrant, Milvus)
• On-prem LLM (Llama, Mixtral)
• VPC-deployerte administrerte tjenester

Samsvarsjekkliste:

• Krav til datalagring oppfylt
• Kryptering i ro og under overføring
• Tilgangskontroll og revisjonslogging
• Retningslinjer for datalagring
• PII-håndteringsprosedyrer

Ikke anta at administrerte tjenester oppfyller dine samsvarskrav. Sjekk eksplisitt.

Denne tråden har vært utrolig verdifull. Her er min oppdaterte plan:

Arkitekturvalg:

Går for administrerte tjenester for fart og teamstørrelse:

• Pinecone for vektorlager
• OpenAI text-embedding-3 for embeddings
• Cohere reranker
• Claude for generering
• LangChain for orkestrering

Viktige lærdommer:

1. Chunking-strategi er like viktig som valg av vektordatabase – Vil bruke tid her
2. Reranking gir høy ROI – Legger det inn fra start
3. Hybridsøk gir dekning – Implementerer vektor + BM25
4. Overvåking fra dag 1 – Bygger inn observabilitet, ikke bolter det på etterpå
5. Sikkerhetsgjennomgang tidlig – Bekrefter samsvar før produksjon

Tidslinje:

• Uke 1-2: Datapipeline og chunking
• Uke 3-4: Kjerne-RAG-implementering
• Uke 5: Overvåking og optimalisering
• Uke 6: Sikkerhetsgjennomgang og produksjonsforberedelser

Takk til alle for grundige innspill. Dette fellesskapet er gull.