Реализация RAG с использованием Spring AI и Pinecone: Практическое руководство

Retrieval-Augmented Generation (RAG) объединяет информационный поиск с генеративными языковыми моделями для создания приложений искусственного интеллекта. Этот гид демонстрирует, как реализовать систему RAG с использованием Spring AI и Pinecone в качестве векторной базы данных для создания чат-бота документации. Архитектура системы состоит из веб-сайта документации, скрейпера, чанкинга и векторной базы данных Pinecone. Предварительные условия включают учетную запись Pinecone, приложение Spring Boot и базовое понимание векторных баз данных. Шаги реализации включают настройку интеграции Pinecone, конвейер обработки документов, инициализацию базы знаний и реализацию RAG в автозаполнении чата. Конвейер обработки документов включает в себя веб-скрейпинг, чанкинг документов и инициализацию базы знаний. Также обсуждаются лучшие практики для оптимального чанкинга, улучшения метаданных, гибридного поиска и инженерии подсказок. Рекомендуются методы оптимизации производительности, такие как кэширование, асинхронная обработка и пакетная обработка. Предоставлены метрики оценки для точности извлечения, задержки ответа и удовлетворенности пользователей. Реализация демонстрирует, как построить готовую к производству систему RAG с точными контекстно-зависимыми ответами, масштабными возможностями векторного поиска и легкой интеграцией с существующими приложениями Spring.