Разработчик из DEV Community представил свой подход к созданию RAG-пайплайна (Retrieval-Augmented Generation), который успешно справляется с многоязычными запросами и предлагает улучшенное качество поиска и обработки данных. Этот проект базируется на FastAPI для асинхронной обработки и PostgreSQL как основной базе данных.
Ключевой проблемой, с которой столкнулся автор, стали сложности с обработкой запросов на разных языках. Например, системы, основанные на векторных поисках, могут выдавать неправильные результаты при запросах на испанском, если поиск в базе данных ведется по английским данным. В статье рассмотрены практические решения для преодоления этих трудностей.
Проект основан на нескольких инновационных технологиях:
- Backend на Python 3.12 с использованием FastAPI (100% асинхронный)
- База данных PostgreSQL 16 с поддержкой pgvector и tsvector
- Использование парафразирующей модели для многоязычных запросов
- Кэширование ответов с помощью Redis и PostgreSQL
Архитектура включает три основных этапа обработки запросов: гибридный поиск, повторная оценка релевантности и добавление разнообразия в результаты. Каждый из этапов был тщательно проработан для повышения эффективности и ценности получаемых ответов, что критически важно в многоязычных системах.
Если вас интересует разработка многофункциональных систем с высоким качеством обработки запросов, этот подход стоит изучить. Интеграция таких технологий может значительно улучшить работу ваших приложений и повысить пользовательский опыт.
В будущем автор планирует дальнейшее улучшение алгоритмов обработки и добавление новых функциональных возможностей для оптимизации работы с запросами в реальном времени.