Budovanie AI search tech stacku od nuly – aké komponenty naozaj potrebujete?

Tento stack som už viackrát budovala. Tu je rámec, ktorý používam:

Jadrová architektúra (RAG vzor):

Dotaz používateľa
    ↓
Embedding dotazu (embedding model)
    ↓
Vektorové vyhľadávanie (vektorová DB)
    ↓
Výber kandidátov
    ↓
Reranking (cross-encoder)
    ↓
Zostavenie kontextu
    ↓
LLM generovanie
    ↓
Odpoveď

Odporúčania komponentov pre váš rozsah (500K dokumentov):

Realita rozpočtu:

Pri 500K dokumentoch rátajte s:

• Vektorová DB: 100-500 $/mesiac spravovaná
• Náklady na embedding: jednorazovo ~50-100 $ na embedovanie korpusu
• LLM náklady: podľa využitia, rátajte 500-2000 $/mesiac

Pre dvoch inžinierov sa spravované služby určite oplatia.

Prevádzkujeme AI search v produkcii už 18 mesiacov. Čo by som dnes urobil inak:

Chyby, ktoré sme spravili:

1. Začali sme so self-hostovanou vektorovou DB – 3 mesiace zbytočne na infraštruktúre. Mali sme ísť do spravovanej od začiatku.

2. Lacný embedding model – Ušetrili sme 20 $/mesiac, ale stratili výraznú kvalitu vyhľadávania. Kvalitné embeddingy sa oplatia.

3. Na začiatku žiadne hybridné vyhľadávanie – Čisto vektorové vyhľadávanie nezvládalo presné dotazy. Hybrid (vektor + BM25) to vyriešil.

4. Podcenený monitoring – Ťažko sa debuguje, ak nevidíte metriky vyhľadávania.

Čo máme teraz:

• Pinecone (vektor) + Elasticsearch (BM25) hybrid
• OpenAI embeddingy (ada-002, čoskoro 3)
• Cohere reranker
• Claude na generovanie
• Vlastný monitoring dashboard na metriky vyhľadávania

Latencia:

• Embedding: 30 ms
• Hybridné vyhľadávanie: 40 ms
• Rerank: 60 ms
• LLM: 800 ms (streamovanie zlepšuje UX)

Celkovo vnímaná latencia je v poriadku, lebo LLM výstup streamujeme.

Pridávam pohľad z dátovej pipeline, ktorý sa často prehliada:

Spracovanie dokumentov je VEĽMI dôležité:

Predtým, než niečo prejde do vašej vektorovej DB, potrebujete:

1. Strategia chunkovania – Ako rozdeľujete dokumenty?
2. Extrakcia metadát – Aké atribúty zachytávate?
3. Čistiaca pipeline – Odstrániť balast, normalizovať text
4. Mechanizmus aktualizácií – Ako sa dostávajú nové/zmenené dokumenty do pipeline?

Rady k chunkovaniu:

Pasca:

Ľudia strávia týždne výberom vektorovej DB a dni chunkovaním. Malo by to byť naopak. Zlé chunkovanie = zlé vyhľadávanie bez ohľadu na kvalitu DB.

Porovnanie vektorových databáz podľa vašich požiadaviek:

Pre 500K dokumentov + 2 inžinieri + pod 200 ms:

Pinecone:

• Plusy: Plne spravovaná, skvelá dokumentácia, predvídateľné ceny
• Mínusy: Závislosť na dodávateľovi, obmedzené prispôsobenie
• Vhodnosť: Ideálne na vaše podmienky

Qdrant:

• Plusy: Výborný výkon, dobrá hybridná podpora, cloud alebo self-host
• Mínusy: Novšia spravovaná služba
• Vhodnosť: Dobrá voľba, najmä ak budete chcieť hybridné vyhľadávanie

Weaviate:

• Plusy: Skvelé hybridné vyhľadávanie, vstavaná vektorizácia
• Mínusy: Zložitejšie nasadenie
• Vhodnosť: Skôr pre väčšie tímy

Milvus:

• Plusy: Najviac škálovateľný, plne open source
• Mínusy: Vyžaduje infraštruktúrnu expertízu
• Vhodnosť: Príliš veľké pre váš rozsah, neodporúčam

Moja rada:

Začnite s Pinecone. Je „nudný“ (v dobrom). Budete mať čas neskôr hodnotiť alternatívy, keď lepšie spoznáte vaše reálne potreby.

Nezabudnite na MLOps a observabilitu:

Čo treba sledovať:

1. Metriky vyhľadávania

   • Precision@K (sú top K výsledky relevantné?)
   • Recall (nachádzame všetky relevantné dokumenty?)
   • Distribúcia latencie

2. Metriky generovania

   • Relevancia odpovede (zodpovedá odpoveď dotazu?)
   • Podloženosť (je odpoveď podložená kontextom?)
   • Miera halucinácií

3. Systémové metriky

   • Latencia dotazov p50/p95/p99
   • Miera chýb
   • Cena za dotaz

Nástroje:

• Weights & Biases na sledovanie experimentov
• Datadog/Grafana na monitoring systému
• LangSmith na observabilitu LLM
• Vlastný dashboard na biznis metriky

To, čo vám nikto nepovie:

Strávite viac času monitoringom a debuggingom než samotnou stavbou systému. Myslite na to od prvého dňa.

Realita startupov:

Ak to budujete pre biznis (nie výskum), zvážte:

Build vs Buy:

• Budovanie RAG od nuly: 2-3 mesiace vývoja
• Použitie existujúcej RAG platformy: Produkcia za pár dní

Platformy, ktoré toto balia:

• LlamaIndex + spravovaná vektorová DB
• Vectara (celý RAG ako služba)
• Cohere RAG endpointy

Kedy stavať vlastné:

• Potrebujete extrémnu mieru prispôsobenia
• Citlivé dáta
• Škálovanie dáva ekonomický zmysel
• Chcete sa odlíšiť core kompetenciou

Kedy použiť platformu:

• Rýchlosť na trh je priorita
• Malý tím
• RAG nie je váš produkt, len ho umožňuje

Pre väčšinu biznisov vyhráva platformový prístup, kým nenarazíte na limity škálovania.

Bezpečnostné hľadiská, na ktoré nikto neupozornil:

Dáta:

1. Aké dáta posielate externým embedding API?
2. Aké dáta idú poskytovateľom LLM?
3. Kde je hostovaná vaša vektorová DB?

Možnosti pre citlivé dáta:

• Self-hostované embedding modely (Sentence Transformers)
• Self-hostovaná vektorová DB (Qdrant, Milvus)
• LLM on-premise (Llama, Mixtral)
• Spravované služby vo VPC

Compliance checklist:

• Splnené požiadavky na lokalitu dát
• Šifrovanie za behu aj na disku
• Prístupové práva a auditovanie prístupov
• Politiky uchovávania dát
• Opatrenia na spracovanie osobných údajov

Nespoliehajte sa, že spravované služby spĺňajú vaše compliance požiadavky. Overte si to výslovne.

Táto diskusia bola extrémne užitočná. Tu je môj aktualizovaný plán:

Architektonické rozhodnutie:

Kvôli rýchlosti a veľkosti tímu ideme do spravovaných služieb:

• Pinecone na vektorové úložisko
• OpenAI text-embedding-3 na embeddingy
• Cohere reranker
• Claude na generovanie
• LangChain na orchestráciu

Kľúčové poznatky:

1. Strategia chunkovania je rovnako dôležitá ako výber vektorovej DB – investujem do toho čas
2. Reranking má vysoký prínos – dávam ho od začiatku
3. Hybridné vyhľadávanie pre pokrytie – implementujem vektor + BM25
4. Monitoring od prvého dňa – vkladám observabilitu, nie až dodatočne
5. Bezpečnostný audit včas – overujem compliance pred produkciou

Časový plán:

• 1.-2. týždeň: Dátová pipeline a chunkovanie
• 3.-4. týždeň: Core RAG implementácia
• 5. týždeň: Monitoring a optimalizácia
• 6. týždeň: Bezpečnostný audit a príprava na produkciu

Vďaka všetkým za detailné postrehy. Táto komunita je zlato.