Budowanie stosu technologicznego wyszukiwania AI od podstaw – jakie komponenty są naprawdę potrzebne?

Budowałam taki stack wielokrotnie. Oto schemat, którego używam:

Architektura bazowa (wzorzec RAG):

Zapytanie użytkownika
    ↓
Embedding zapytania (model embeddingowy)
    ↓
Wyszukiwanie wektorowe (baza wektorowa)
    ↓
Pobranie kandydatów
    ↓
Reranking (cross-encoder)
    ↓
Budowanie kontekstu
    ↓
Generacja LLM
    ↓
Odpowiedź

Rekomendacje komponentów dla Twojej skali (500 tys. dokumentów):

Weryfikacja budżetu:

Przy 500 tys. dokumentów:

• Baza wektorowa: 100-500 USD/miesiąc (zarządzana)
• Koszt embeddingów: jednorazowo ok. 50-100 USD na embedding korpusu
• Koszty LLM: zależne od użycia, planuj 500-2000 USD/miesiąc

Przy 2 inżynierach usługi zarządzane są absolutnie warte swojej ceny.

Prowadzimy wyszukiwanie AI w produkcji od 18 miesięcy. Oto, co zrobiłbym inaczej:

Błędy, które popełniliśmy:

1. Zaczęliśmy od samodzielnie hostowanej bazy wektorowej – Straciliśmy 3 miesiące na infrastrukturę. Lepiej było od razu wybrać usługę zarządzaną.

2. Tani model embeddingowy – Oszczędność 20 USD/miesiąc, ale znaczna utrata jakości wyszukiwania. Warto inwestować w jakość embeddingów.

3. Brak hybrydowego wyszukiwania na początku – Czyste wyszukiwanie wektorowe nie radziło sobie z zapytaniami o dokładne dopasowanie. Hybryda (wektor + BM25) to rozwiązała.

4. Niedoszacowanie potrzeb monitoringu – Trudno debugować bez metryk jakości pobierania.

Co mamy teraz:

• Pinecone (wektorowa) + Elasticsearch (BM25) hybrydowo
• Embeddingi OpenAI (ada-002, wkrótce 3)
• Reranker Cohere
• Claude do generacji
• Własny dashboard monitorujący metryki pobierania

Rozkład opóźnień:

• Embedding: 30 ms
• Wyszukiwanie hybrydowe: 40 ms
• Reranking: 60 ms
• LLM: 800 ms (streaming poprawia UX)

Całkowite postrzegane opóźnienie jest OK, bo strumieniujemy odpowiedzi LLM.

Dodam perspektywę pipeline’u danych, o której często się zapomina:

Przetwarzanie dokumentów MA OGROMNE znaczenie:

Zanim cokolwiek trafi do bazy wektorowej, potrzebujesz:

1. Strategia chunkowania – Jak dzielisz dokumenty?
2. Ekstrakcja metadanych – Jakie atrybuty zapisujesz?
3. Pipeline czyszczenia – Usuwanie boilerplate, normalizacja tekstu
4. Mechanizm aktualizacji – Jak nowe/zmienione dokumenty trafiają do systemu?

Rady dotyczące chunkowania:

Pułapka:

Ludzie tygodniami wybierają bazę wektorową, a chunking robią w kilka dni. Powinno być odwrotnie. Zły chunking = złe wyszukiwanie niezależnie od bazy.

Porównanie baz wektorowych pod Twoje wymagania:

Dla 500 tys. dokumentów + 2 inżynierów + <200 ms:

Pinecone:

• Plusy: W pełni zarządzana, świetna dokumentacja, przewidywalne koszty
• Minusy: Uzależnienie od dostawcy, ograniczone możliwości dostosowania
• Dla Ciebie: Idealna przy tych ograniczeniach

Qdrant:

• Plusy: Świetna wydajność, dobre wsparcie hybrydowe, cloud lub self-host
• Minusy: Nowość w wersji zarządzanej
• Dla Ciebie: Dobra opcja, zwłaszcza jeśli planujesz hybrydę

Weaviate:

• Plusy: Świetna hybryda, wbudowane embeddingi
• Minusy: Bardziej złożona konfiguracja
• Dla Ciebie: Lepiej dla większych zespołów

Milvus:

• Plusy: Najbardziej skalowalna, open source
• Minusy: Wymaga ekspertyzy infrastrukturalnej
• Dla Ciebie: Przesada przy tej skali, odpuść

Moja rekomendacja:

Zacznij od Pinecone. Jest nudny (w dobrym sensie). Zyskasz czas na ocenę alternatyw, gdy poznasz realne potrzeby.

Nie zapomnij o MLOps i obserwowalności:

Co warto monitorować:

1. Metryki pobierania

   • Precision@K (czy top K wyników jest trafnych?)
   • Recall (czy znajdujemy wszystkie trafne dokumenty?)
   • Rozkład opóźnień

2. Metryki generacji

   • Trafność odpowiedzi (czy odpowiada na zapytanie?)
   • Ugruntowanie (czy odpowiedź jest poparta kontekstem?)
   • Wskaźnik halucynacji

3. Metryki systemowe

   • Opóźnienia zapytań p50/p95/p99
   • Wskaźniki błędów
   • Koszt na zapytanie

Narzędzia:

• Weights & Biases do śledzenia eksperymentów
• Datadog/Grafana do monitoringu systemu
• LangSmith do obserwowalności LLM
• Własny dashboard do metryk biznesowych

To, o czym nikt nie mówi:

Więcej czasu spędzisz na monitorowaniu i debugowaniu niż na budowie systemu. Zaplanuj to od początku.

Szybka diagnoza startupowa:

Jeśli budujesz to dla biznesu (nie do badań), rozważ:

Budować czy kupić:

• Budowa własnego RAG: 2-3 miesiące pracy deweloperskiej
• Gotowa platforma RAG: gotowe w kilka dni

Platformy, które to pakują:

• LlamaIndex + zarządzana baza wektorowa
• Vectara (pełny RAG jako usługa)
• Cohere RAG endpoints

Kiedy budować własne:

• Potrzebujesz ekstremalnego dostosowania
• Wymagania dotyczące wrażliwości danych
• Skala ekonomicznie uzasadnia własny system
• Chcesz się wyróżnić core-kompetencją

Kiedy użyć platformy:

• Liczy się szybkość wejścia na rynek
• Mały zespół
• RAG to nie Twój produkt, tylko go wspiera

Dla większości biznesów podejście platformowe wygrywa, póki nie dojdziesz do ograniczeń skali.

Nikt nie wspomniał o bezpieczeństwie:

Wybrane kwestie danych:

1. Jakie dane wysyłasz do zewnętrznych embedding API?
2. Jakie dane trafiają do dostawców LLM?
3. Gdzie hostowana jest Twoja baza wektorowa?

Opcje dla wrażliwych danych:

• Samodzielnie hostowane modele embeddingowe (Sentence Transformers)
• Samodzielnie hostowana baza wektorowa (Qdrant, Milvus)
• LLM on-premise (Llama, Mixtral)
• Usługi zarządzane w VPC

Lista kontrolna zgodności:

• Spełnione wymagania dotyczące lokalizacji danych
• Szyfrowanie w spoczynku i w tranzycie
• Kontrola dostępu i logi audytowe
• Polityki przechowywania danych
• Procedury obsługi danych osobowych

Nie zakładaj, że usługi zarządzane spełniają wymogi zgodności. Sprawdź to szczegółowo.

Ta dyskusja była niesamowicie wartościowa. Oto mój zaktualizowany plan:

Decyzja architektoniczna:

Stawiam na usługi zarządzane ze względu na szybkość wdrożenia i mały zespół:

• Pinecone do przechowywania wektorów
• OpenAI text-embedding-3 do embeddingów
• Cohere reranker
• Claude do generacji
• LangChain do orkiestracji

Kluczowe wnioski:

1. Strategia chunkowania jest równie ważna, co wybór bazy wektorowej – poświęcę na to czas
2. Reranking to wysoki zwrot – wdrażam od początku
3. Hybrydowe wyszukiwanie dla kompletności – wdrożę wektor + BM25
4. Monitoring od 1 dnia – obserwowalność buduję od początku, nie na końcu
5. Wczesny przegląd bezpieczeństwa – sprawdzam zgodność przed wdrożeniem produkcyjnym

Harmonogram:

• Tydzień 1-2: Pipeline danych i chunking
• Tydzień 3-4: Wdrażanie bazowego RAG
• Tydzień 5: Monitoring i optymalizacja
• Tydzień 6: Przegląd bezpieczeństwa i przygotowanie do produkcji

Dzięki wszystkim za szczegółowe wskazówki. Ta społeczność to złoto.