以海量資料高效構建RAG系統

 使用迷你電腦的CPU 在 16小時內把800萬條的標題加入到 MyVectorDB 中，最後這個文件的大小是31GB,如果使用傳統的方法，應該超過100GB。

只是初步驗證左可以比較快咁處理到海裡資料，但必須承認實際效果還有很大改善空間:


以海量資料高效構建RAG系統


在處理數百萬份文件時，RAG系統擴展的關鍵挑戰是什麼？  

使用Faiss如何提升在大數據集中的搜索效能？  

提升RAG系統內容檢索品質的其他方法有哪些？


高效構建基於海量數據的Retrieval-Augmented Generation (RAG)系統特別具有挑戰性，尤其是在處理包含800萬條標題和全文的數據庫時。傳統方法將內容拆分為句子並逐句加入向量數據庫的方式，不僅效率低下，還需要大量的儲存空間和記憶體。


一種創新策略是結合初步相似搜索和即時分析歸納，這樣可以在效能、儲存和檢索品質之間取得平衡。實際測試顯示，僅使用CPU可以在16小時內將800萬條標題索引進31GB的文件大小，這對傳統方法來說是不可行的任務。


實施時使用了基於Faiss的MyVectorDB，這大大提升了搜索的反應速度。雖然內容品質還需改進，但此方法的方向是正確的，可以在實際限制中找到最佳平衡。


提供的代碼，MyVectorDB，使用SQLite 進行儲存，並採用Faiss進行索引。批量處理數據的策略減少了記憶體使用並提高了吞吐量。並行處理則進一步優化了數據導入階段。


測試結果表明，雖然初始設置較為資源密集，但搜索效能顯著提升，概念樹的生成也非常快。未來的改進可能將集中在提升嵌入品質和探索更先進的索引策略，以進一步提高檢索的準確性和速度。



#RAG系統 #數據庫效率 #AI生成  



Source code :

https://github.com/brianpyai/chatbot/blob/main/MyVectorDB.py


Video:

https://youtu.be/A4HLzWj3fxM?si=XkijxnyU5l5zZRSP


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