Construirea unui stack tehnologic pentru căutare AI de la zero - ce componente sunt de fapt necesare?

Am construit acest stack de mai multe ori. Iată cadrul pe care îl folosesc:

Arhitectură de bază (Pattern RAG):

Interogare utilizator
    ↓
Embedding interogare (model de embedding)
    ↓
Căutare vectorială (DB vectorială)
    ↓
Regăsire candidați
    ↓
Reranking (cross-encoder)
    ↓
Asamblare context
    ↓
Generare LLM
    ↓
Răspuns

Recomandări de componente pentru scara ta (500K documente):

Verificare buget:

La 500K documente, te aștepți la:

• DB vectorială: 100-500$/lună gestionat
• Cost embedding: O singură dată ~50-100$ pentru corpus
• Cost LLM: În funcție de utilizare, planifică 500-2000$/lună

Pentru 2 ingineri, serviciile gestionate merită 100%.

Am rulat căutare AI în producție de 18 luni. Iată ce aș face diferit:

Greșeli făcute:

1. Am început cu DB vectorială self-hosted - Am pierdut 3 luni pe infrastructură. Ar fi trebuit să folosesc gestionat din prima zi.

2. Model de embedding ieftin - Am economisit 20$/lună, dar am pierdut mult la calitatea regăsirii. Embeddingurile de calitate merită.

3. Fără căutare hibridă inițial - Doar căutarea vectorială rata interogările cu potrivire exactă. Hibrid (vector + BM25) a rezolvat asta.

4. Am subestimat nevoia de monitorizare - Greu de depanat fără metrici de calitate la regăsire.

Ce rulăm acum:

• Pinecone (vector) + Elasticsearch (BM25) hibrid
• Embeddinguri OpenAI (ada-002, upgrade la 3)
• Cohere reranker
• Claude pentru generare
• Dashboard custom pentru monitorizarea metricilor de regăsire

Breakdown latență:

• Embedding: 30ms
• Căutare hibridă: 40ms
• Rerank: 60ms
• LLM: 800ms (streaming-ul ajută UX-ul)

Latența percepută totală e ok pentru că transmitem răspunsul LLM pe măsură ce se generează.

Adaug perspectiva de pipeline de date, adesea neglijată:

Procesarea documentelor contează FOARTE MULT:

Înainte ca ceva să ajungă în DB vectorială, ai nevoie de:

1. Strategie de fragmentare (chunking) - Cum împarți documentele?
2. Extragere de meta-date - Ce atribute captezi?
3. Pipeline de curățare - Elimină boilerplate, normalizează textul
4. Mecanism de actualizare - Cum intră documentele noi/modificate?

Sfaturi pentru fragmentare:

Capcana:

Oamenii petrec săptămâni alegând DB vectorială și doar zile gândind fragmentarea. Ar trebui invers. Fragmentare proastă = regăsire proastă indiferent cât de bună e DB vectorială.

Comparație baze de date vectoriale pentru cerințele tale:

Pentru 500K documente + 2 ingineri + sub 200ms:

Pinecone:

• Pro: Complet gestionat, documentație excelentă, prețuri previzibile
• Contra: Lock-in de vendor, personalizare limitată
• Potrivire: Perfect pentru constrângerile tale

Qdrant:

• Pro: Performanță bună, suport hibrid bun, cloud sau self-host
• Contra: Oferte gestionate mai noi
• Potrivire: O opțiune bună, mai ales dacă vrei căutare hibridă

Weaviate:

• Pro: Căutare hibridă excelentă, vectorizare integrată
• Contra: Setup mai complex
• Potrivire: Mai potrivit pentru echipe mari

Milvus:

• Pro: Scalabilitate maximă, complet open-source
• Contra: Necesită expertiză infrastructură
• Potrivire: Prea mult pentru scara ta, evită

Recomandarea mea:

Începe cu Pinecone. E plictisitor (în sensul bun). Vei avea timp să evaluezi alternative când îți înțelegi mai bine nevoile reale.

Nu uita de MLOps și observabilitate:

Ce trebuie să urmărești:

1. Metrici regăsire

   • Precision@K (sunt top K rezultate relevante?)
   • Recall (găsim toate documentele relevante?)
   • Distribuția latenței

2. Metrici generare

   • Relevanța răspunsului (răspunde corect la interogare?)
   • Groundedness (răspunsul e susținut de context?)
   • Rată halucinații

3. Metrici sistem

   • Latență interogare p50/p95/p99
   • Rate de eroare
   • Cost per interogare

Unelte:

• Weights & Biases pentru tracking experimente
• Datadog/Grafana pentru monitorizare sistem
• LangSmith pentru observabilitate LLM
• Dashboard custom pentru metrici de business

Lucrul pe care nu ți-l spune nimeni:

Vei petrece mai mult timp pe monitorizare și debugging decât pe construcția sistemului inițial. Planifică din prima zi.

Realitatea startup-ului:

Dacă construiești asta pentru un business (nu cercetare), ia în considerare:

Build vs Buy:

• Construirea unui RAG de la zero: 2-3 luni de dezvoltare
• Folosirea unei platforme RAG existente: Câteva zile până la producție

Platforme care integrează asta:

• LlamaIndex + DB vectorială gestionată
• Vectara (RAG ca serviciu complet)
• Cohere RAG endpoints

Când să construiești custom:

• Ai nevoie de personalizare extremă
• Cerințe de sensibilitate a datelor
• Economiile de scară contează
• Diferențiere de competență de bază

Când să folosești platformă:

• Contează viteza de piață
• Echipă mică
• RAG nu e produsul tău, ci îl susține

Pentru majoritatea afacerilor, abordarea platformă câștigă până când atingi limite de scalare.

Considerații de securitate pe care nu le-a menționat nimeni:

Aspecte legate de date:

1. Ce date trimiți către API-urile externe de embedding?
2. Ce date ajung la furnizorii LLM?
3. Unde este găzduită DB vectorială?

Opțiuni pentru date sensibile:

• Modele de embedding self-hosted (Sentence Transformers)
• DB vectorială self-hosted (Qdrant, Milvus)
• LLM on-premise (Llama, Mixtral)
• Servicii gestionate implementate în VPC

Checklist de conformitate:

• Cerințe de rezidență a datelor respectate
• Criptare la repaus și în tranzit
• Control acces și audit logging
• Politici de retenție a datelor
• Proceduri pentru gestionarea PII

Nu presupune că serviciile gestionate acoperă nevoile tale de conformitate. Verifică explicit.

Acest thread a fost incredibil de valoros. Iată planul meu actualizat:

Decizie arhitectură:

Voi folosi servicii gestionate pentru viteză și constrângerile de echipă:

• Pinecone pentru stocare vectorială
• OpenAI text-embedding-3 pentru embeddinguri
• Cohere reranker
• Claude pentru generare
• LangChain pentru orchestrare

Lecții cheie:

1. Strategia de fragmentare contează la fel de mult ca alegerea DB vectoriale - Voi investi timp aici
2. Reranking-ul e foarte profitabil - Îl adaug de la început
3. Căutare hibridă pentru acoperire - Voi implementa vector + BM25
4. Monitorizare din prima zi - Construiesc observabilitate de la început, nu ulterior
5. Revizuire de securitate devreme - Confirm conformitatea înainte de producție

Calendar:

• Săpt. 1-2: Pipeline de date și fragmentare
• Săpt. 3-4: Implementare RAG de bază
• Săpt. 5: Monitorizare și optimizare
• Săpt. 6: Revizuire securitate și pregătire producție

Mulțumesc tuturor pentru insight-urile detaliate. Această comunitate e de aur.