RAG Boru Hattı Mimarisi

MicrocosmWorks, RAG pipeline'larında çatışma çözümünü kaynak yetkisi sıralaması, zaman damgasına dayalı güncellik ağırlıklandırması ve her bir alınan pasajın iddiasını ne kadar güçlü desteklediğini değerlendiren güven puanlaması aracılığıyla uygular. Çelişkili pasajlar alındığında, pipeline'ımız en yüksek yetkiye sahip cevabı sunarken, anlaşmazlığı ve kaynak atıflarını şeffaf bir şekilde ortaya koyar, böylece kullanıcılar bilinçli kararlar verebilir. Ayrıca, alan uzmanlarının yanlış çözümleri işaretleyebileceği geri bildirim döngüleri oluştururuz; bu da zamanla alma sıralamasını iyileştirir.

MicrocosmWorks, belge yapısına göre farklı stratejiler uygulayan içeriğe duyarlı chunking kullanır—düzyazı için anlamsal paragraf ayırma, başlık bağlamı korunmuş tablolar için satır düzeyinde veya bölüm düzeyinde chunking ve import ifadeleri eklenmiş kod için fonksiyon düzeyinde chunking. Her bir chunk'ı belge başlığı, bölüm hiyerarşisi ve içerik türü dahil olmak üzere meta verilerle zenginleştiriyoruz, böylece geri alma aşaması türe özgü puanlama uygulayabilir. Bu yaklaşım, müşteri projelerimizdeki geri alma alaka düzeyi karşılaştırmalarında basit sabit boyutlu chunking'i %25-40 oranında sürekli olarak geride bırakmaktadır.

MicrocosmWorks, RAG pipeline'larını üç boyutta test eden değerlendirme donanımları geliştirir: geri çağırma alaka düzeyi (doğru parçaların bulunup bulunmadığı), cevap doğruluğu (oluşturulan cevabın gerçekten geri çağrılan içeriği yansıtıp yansıtmadığı) ve cevap eksiksizliği (sorunun tamamını ele alıp almadığı). Etki alanı uzmanlarıyla birlikte, bilinen cevaplı sorguları, düşmanca uç durumları ve çoklu belge sentezi gerektiren soruları içeren altın test setleri oluştururuz. Bu değerlendirme CI/CD'de otomatik olarak çalışır, böylece her pipeline değişikliği dağıtımdan önce temel kalite metriklerine göre kıyaslanır.

MicrocosmWorks, ölçeğiniz, sorgu modeliniz ve operasyonel gereksinimlerinize göre vektör veritabanlarını seçer—yönetilen basitlik için Pinecone, hibrit anahtar kelime-vektör araması için Weaviate, halihazırda PostgreSQL'e yatırım yapmış ekipler için pgvector ve yüksek verimli kendi kendine barındırılan dağıtımlar için Qdrant. 10 milyon vektörün altındaki ölçeklerde, çoğu seçenek 100ms altı gecikme süresi sunar, ancak farklılıklar, index type, quantization ve sharding strategy'nin muazzam önem taşıdığı yüz milyonlarca vektörde önemli hale gelir. Mimari tasarım aşamamızda, gerçek embedding boyutlarınızı ve sorgu modellerinizi kısa listeye alınan seçeneklere karşı kıyaslarız.

MicrocosmWorks, kaynak belge depolarındaki değişiklikleri izleyen, yalnızca değiştirilen bölümleri re-chunk ve re-embed eden ve tam bir reindex gerektirmeden vector store'u güncelleyen artımlı ingestion pipeline'ları kurar. Bölüm düzeyinde içerik değişikliklerini algılayan document fingerprinting uyguluyoruz, böylece tek bir paragraf düzenlemesi 200 sayfalık bir belgenin tamamının yeniden işlenmesini tetiklemez. Gerçek zamanlı güncellik gereksinimleri olan müşteriler için, yakın zamanda değiştirilmiş belgeler için doğrudan kaynak sistemi sorgulayan ve bu sonuçları vector search sonuçlarıyla birleştiren canlı bir retrieval layer ekliyoruz.