RAG 新路徑!提升開發效率、使用者體驗拉滿

發表於2024-02-11

RAG(Retrieval-Augmented Generation)框架結合了強大的資訊檢索能力和生成模型的能力,允許系統從海量資料中檢索相關資訊,並基於這些資訊生成準確、豐富的回答。隨著大語言模型和智慧問答技術的崛起,RAG 憑藉其獨特的結合檢索和生成能力,在提供豐富對話式體驗和高效檔案管理方面成為了行業的熱點。

然而,當前市面上的 RAG 框架大多僅關注後端開發,忽視了前端整合與使用者互動,導致開發一個好的問答互動體驗成本依然很高。這主要體現在使用者介面(UI)設計不夠友好、資料管理複雜且效率低下,以及缺乏足夠支援多租戶資料隔離的能力。解決這些問題對於開發者來說是一個巨大的挑戰,尤其是在企業級應用中,這些難題更是會被放大。

為此,Milvus 與 AnythingLLM 的整合為 RAG 應用提供了一條全新的提升路徑。這套方案不僅能夠提升開發效率,還可以最佳化使用者體驗和資料管理。AnythingLLM 作為一個全棧應用,極大簡化了從檔案到對話式介面的轉換過程。而 Milvus 作為一個高效能的向量資料庫加入 AnythingLLM,能夠為資料的高效管理和檢索提供了強有力的支援。這一結合不僅為開發人員減輕了負擔,也為終端使用者帶來了更加個性化、安全的體驗。

01.AnythingLLM 的特點與能力

AnythingLLM 作為一個創新的開源全棧框架,旨在解決大多現有的 RAG 框架忽視的問題。它提供了一個更為簡潔和高效的解決方案,以滿足複雜的資訊處理需求。AnythingLLM 的設計初衷是為了使使用者能夠更加方便地整合和使用大型語言模型(LLM)及向量資料庫,實現智慧化的資訊處理和互動。

值得關注的是,AnythingLLM 廣泛支援了市面上常見的商業和開源的大型語言模型(LLM)、嵌入模型以及向量資料庫。這種全面的支援不僅增加了框架的靈活性,而且確保了它可以適應多樣化的場景和需求,從而能夠被眾多各種行業和應用所採用。

為了更好地控制資料處理和管理過程,AnythingLLM 允許使用者構建類似於私有 ChatGPT 那樣的應用,並支援本地執行和遠端託管。此外,AnythingLLM 允許使用者基於任何自定義檔案進行智慧對話,這意味著企業和開發者可以根據自己特定的知識庫、手冊或任何其他資源,實現高度定製化的智慧對話系統。

總之,AnythingLLM 為構建複雜而智慧的對話系統提供了一個強大且靈活的解決方案,是企業和開發者實現高效資訊處理和智慧互動的有力工具。

02.Milvus:進一步強化 AnythingLLM 全棧框架的能力

Milvus 的加入能夠進一步強化 AnythingLLM 全棧框架的能力。Milvus 具有高效的資料處理能力,即使面對龐大的資料量,在進行資訊檢索時也能夠迅速並準確地提供所需資訊。這對於那些需要實時回答複雜查詢的應用來說具有極大的優勢,加入 Milvus 能使 RAG 應用能夠在競爭激烈的市場中更有優勢,提供無縫、快速的使用者體驗。

此外,Milvus 支援了多種實現多租戶的方式。比如,開發者可以透過 Partition Key 或自定義標量欄位等方法,為每個使用者或使用者組分配獨立的資料空間,保障資訊的安全性和隱私性。對於 RAG 應用來說,多租戶的資料隔離能力意味著更高效的資料處理和更好的個性化體驗。

而隨著 Milvus 的日益普及,Zilliz Cloud 作為它的雲服務解決方案,為開發者帶來了重大的便利。利用 Zilliz Cloud,使用者無需在本地環境配置和管理複雜的資料庫系統,便可以享受到 Milvus 強大的向量檢索能力。另外,Zilliz Cloud 在面對資料量增長時,系統能夠無縫地擴充套件資源,保持高效能的穩定輸出,從而讓 AI 應用的開發者和企業使用者,能更加專注於業務本身,而不是後端設施的管理和最佳化。

03.搭建 RAG 系統

為了幫助大家快速體驗 AnythingLLM ,我們準備了一份影片演示如何藉助 AnythingLLM 的線上託管服務(https://useanything.com) 和 Zilliz Cloud(基於 Milvus 的全託管向量資料庫雲服務)搭建 RAG 系統:

可跳轉下滑檢視https://www.zhihu.com/org/zilliz-11/posts

如果想要嘗試本地部署、挖掘深度功能、或者瞭解專案程式碼,可以訪問:https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm

Milvus 和 AnythingLLM 的整合使得 RAG 框架的應用不僅停留在後端開發的效率提升,更擴充套件到了提升終端使用者的實際體驗。這樣的整合方案,為解決企業級應用面臨的挑戰提供了新的視角和解決路徑,預示著 RAG 技術的應用將更加廣泛和深入,為開發更加智慧、更加使用者友好的應用提供了可能。Milvus 將持續加大對開源與 RAG 生態系統建設的投入,不斷為更多的優質開源專案賦能,讓生態更加繁榮,惠及更廣泛的開發者和使用者群體。