RAG Pipeline Arkitektur

MicrocosmWorks implementerer konfliktløsning i RAG-pipelines gennem rangering af kildeautoritet, tidsstempelbaseret nyhedsvægtning og tillidsscoring, der evaluerer, hvor stærkt hvert hentet passage understøtter sin påstand. Når modstridende passager hentes, præsenterer vores pipeline det svar med højeste autoritet, samtidig med at uenigheden og kildehenvisningerne gøres gennemsigtige, så brugere kan træffe informerede beslutninger. Vi bygger også feedback-loops, hvor domæneeksperter kan markere ukorrekte løsninger, hvilket forbedrer søgerangering over tid.

MicrocosmWorks bruger indholdsbevidst chunking, der anvender forskellige strategier baseret på dokumentstruktur—semantisk afsnitsopdeling for prosa, række-niveau eller sektions-niveau chunking til tabeller med bevaret header-kontekst, og funktions-niveau chunking til kode med tilhørende import statements. Vi beriger hver chunk med metadata inkluderende dokumenttitel, sektionshierarki og content type, så retrieval-fasen kan anvende type-specifik scoring. Denne tilgang overgår konsekvent naiv fixed-size chunking med 25-40% på retrieval relevance benchmarks i vores klientprojekter.

MicrocosmWorks bygger evalueringsplatforme, der tester RAG-pipelines på tværs af tre dimensioner: retrieval-relevans (findes de rette 'chunks'), svarets troværdighed (afspejler det genererede svar faktisk det hentede indhold) og svarets fuldstændighed (besvarer det hele spørgsmålet). Vi skaber 'golden test sets' med domæneeksperter, der inkluderer forespørgsler med kendte svar, modstridende 'edge cases' og spørgsmål, der kræver syntese fra flere dokumenter. Denne evaluering kører automatisk i CI/CD, så enhver pipeline-ændring benchmarkes mod grundlæggende kvalitetsmålinger før implementering.

MicrocosmWorks vælger vektordatabaser baseret på jeres skala, forespørgselsmønster og operationelle krav – Pinecone for administreret enkelhed, Weaviate for hybrid nøgleords-vektor-søgning, pgvector for teams, der allerede har investeret i PostgreSQL, og Qdrant til selvhostede implementeringer med høj gennemstrømning. Ved skalaer under 10 millioner vektorer leverer de fleste muligheder en forespørgselsforsinkelse på under 100 ms, men forskellene bliver markante ved hundredvis af millioner af vektorer, hvor indekstype, kvantisering og sharding-strategi betyder utrolig meget. Vi benchmark'er jeres faktiske embedding-dimensioner og forespørgselsmønstre mod udvalgte muligheder under vores arkitekturdesignfase.

MicrocosmWorks bygger inkrementelle indlæsningspipelines, der overvåger kildedokumentdepoter for ændringer, kun genopdeler og genindkapsler de modificerede sektioner og opdaterer `vector store` uden at kræve en fuld `reindex`. Vi implementerer `document fingerprinting`, der detekterer indholdsændringer på sektionsniveau, så en enkelt paragrafredigering ikke udløser genbehandling af et helt 200-siders dokument. For kunder med realtidsfriskhedskrav tilføjer vi et `live retrieval layer`, der forespørger kildesystemet direkte efter nyligt modificerede dokumenter og fletter disse resultater med `vector search`-træffere.