Bygga en AI-sökteknikstack från grunden – vilka komponenter behöver du egentligen?

Jag har byggt denna stack flera gånger. Här är ramverket jag använder:

Kärnarkitektur (RAG-mönster):

Användarfråga
    ↓
Frågeinbäddning (inbäddningsmodell)
    ↓
Vektorsökning (vektordatabas)
    ↓
Kandidatåterhämtning
    ↓
Omrankning (cross-encoder)
    ↓
Kontextmontering
    ↓
LLM-generering
    ↓
Svar

Komponentrekommendationer för din skala (500K dokument):

Budgetrealitet:

För 500K dokument handlar det om:

• Vektordatabas: $100-500/månad hanterat
• Inbäddningskostnader: Engångs ~$50-100 för att inbädda korpus
• LLM-kostnader: Beroende på användning, räkna med $500-2000/månad

För 2 ingenjörer är hanterade tjänster 100% värt det.

Har kört AI-sökning i produktion i 18 månader. Här är vad jag skulle göra annorlunda:

Misstag vi gjorde:

1. Började med självhostad vektordatabas – Slösade 3 månader på infrastruktur. Borde använt hanterad från dag 1.

2. Billig inbäddningsmodell – Sparade $20/månad, tappade mycket hämtkvalitet. Kvalitetsinbäddningar är värda det.

3. Ingen hybridsök från början – Ren vektorsökning missade exakta träffar. Hybrid (vektor + BM25) löste detta.

4. Underskattade övervakningsbehov – Svårt att felsöka när man inte ser hämtkvalitetsmått.

Vad vi kör nu:

• Pinecone (vektor) + Elasticsearch (BM25) hybrid
• OpenAI-inbäddningar (ada-002, uppgradering till 3)
• Cohere-omrankare
• Claude för generering
• Egen övervakningsdashboard som spårar hämtmått

Latensuppdelning:

• Inbäddning: 30ms
• Hybridsökning: 40ms
• Omrankning: 60ms
• LLM: 800ms (streaming förbättrar UX)

Den totala upplevda latensen är okej eftersom vi streamar LLM-utdata.

Lägger till datarörsperspektivet som ofta förbises:

Dokumentbehandling är VÄLDIGT VIKTIGT:

Innan något når din vektordatabas behöver du:

1. Chunking-strategi – Hur delar du upp dokumenten?
2. Metadatautvinning – Vilka attribut fångar du?
3. Rensningspipeline – Ta bort boilerplate, normalisera text
4. Uppdateringsmekanism – Hur flödar nya/ändrade dokument in?

Chunking-tips:

Fällan:

Folk lägger veckor på val av vektordatabas och dagar på chunking. Det borde vara tvärtom. Dålig chunking = dålig hämtning oavsett hur bra din vektordatabas är.

Jämförelse av vektordatabaser utifrån dina krav:

För 500K dokument + 2 ingenjörer + under 200ms:

Pinecone:

• Fördelar: Fullt hanterad, utmärkta dokumentationer, förutsägbara priser
• Nackdelar: Leverantörslåsning, begränsad anpassning
• Passar: Perfekt för dina begränsningar

Qdrant:

• Fördelar: Bra prestanda, bra hybridsstöd, moln eller självhostad
• Nackdelar: Nyare hanterad lösning
• Passar: Bra val, särskilt om du kan behöva hybridsökning

Weaviate:

• Fördelar: Bra hybridsökning, inbyggd vektorisering
• Nackdelar: Mer komplex uppsättning
• Passar: Bättre för större team

Milvus:

• Fördelar: Mest skalbar, helt öppen källkod
• Nackdelar: Kräver infrastrukturkompetens
• Passar: Overkill för din skala, välj bort

Min rekommendation:

Börja med Pinecone. Det är tråkigt (på ett bra sätt). Du får tid att utvärdera alternativ när du förstår dina faktiska behov bättre.

Glöm inte MLOps och observabilitet:

Det du behöver spåra:

1. Hämtmått

   • Precision@K (är topp K-resultaten relevanta?)
   • Recall (hittar vi alla relevanta dokument?)
   • Latensfördelning

2. Genereringsmått

   • Svarens relevans (matchar svaret frågan?)
   • Grundadhet (är svaret stödd av kontext?)
   • Hallucinationsfrekvens

3. Systemmått

   • Förfrågningslatens p50/p95/p99
   • Felfrekvenser
   • Kostnad per förfrågan

Verktyg:

• Weights & Biases för experimentspårning
• Datadog/Grafana för systemövervakning
• LangSmith för LLM-observabilitet
• Egen dashboard för affärsmått

Det ingen berättar:

Du kommer lägga mer tid på övervakning och felsökning än att bygga det initiala systemet. Planera för det från dag 1.

Startup-verklighetscheck:

Om du bygger detta för ett företag (inte forskning), tänk på:

Bygga vs Köpa:

• Bygga RAG från grunden: 2-3 månader utvecklingstid
• Använda befintlig RAG-plattform: Dagar till produktion

Plattformar som paketerar detta:

• LlamaIndex + hanterad vektordatabas
• Vectara (full RAG-som-tjänst)
• Cohere RAG-endpoints

När du ska bygga själv:

• Behöver extrem anpassning
• Krav på datasäkerhet
• Skaleffektivitet motiverar det
• Kärnkompetensdifferentiering

När du ska använda plattform:

• Time-to-market är viktigt
• Litet team
• RAG är inte din produkt, det möjliggör din produkt

För de flesta företag vinner plattformsalternativet tills du når skalegränser.

Säkerhetsaspekter som ingen nämnt:

Databekymmer:

1. Vilka data skickar du till externa inbäddnings-API:er?
2. Vilka data går till LLM-leverantörer?
3. Var är din vektordatabas hostad?

Alternativ för känsliga data:

• Självhostade inbäddningsmodeller (Sentence Transformers)
• Självhostad vektordatabas (Qdrant, Milvus)
• On-prem LLM (Llama, Mixtral)
• VPC-drivna hanterade tjänster

Compliance-checklista:

• Krav på dataresidens uppfyllda
• Kryptering i vila och under överföring
• Åtkomstkontroller och loggning
• Policyer för datalagring
• Rutiner för hantering av personuppgifter

Förutsätt inte att hanterade tjänster möter dina compliance-behov. Kontrollera explicit.

Den här tråden har varit otroligt värdefull. Här är min uppdaterade plan:

Arkitekturbeslut:

Väljer hanterade tjänster för snabbhet och teamstorlek:

• Pinecone för vektorlager
• OpenAI text-embedding-3 för inbäddningar
• Cohere omrankare
• Claude för generering
• LangChain för orkestrering

Viktiga lärdomar:

1. Chunking-strategi är lika viktig som val av vektordatabas – Kommer lägga tid här
2. Omrankning ger hög ROI – Lägger till det från början
3. Hybridsökning för täckning – Implementerar vektor + BM25
4. Övervakning från dag 1 – Bygger in observabilitet, inte som efterhandskonstruktion
5. Säkerhetsgranskning tidigt – Bekräftar compliance innan produktion

Tidsplan:

• Vecka 1-2: Datarör och chunking
• Vecka 3-4: Grundläggande RAG-implementering
• Vecka 5: Övervakning och optimering
• Vecka 6: Säkerhetsgranskning och produktionsförberedelse

Tack alla för detaljerade insikter. Detta community är guld värt.