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Cognita:一款面向生产环境的开源、模块化 RAG 框架_开源rag方案

开源rag方案

一、引言:RAG 技术的兴起和挑战

1.1、从关键词搜索到 RAG

在大模型技术火起来之前,我们处理海量数据中的信息检索问题,往往依靠的是传统的关键词搜索和全文检索方法。这些方法虽然在一定程度上帮助我们找到了信息,但它们在语义理解方面的能力相对较弱,很难精确捕捉到用户的真实需求。因此,当用户试图在海量数据中寻找特定信息时,往往就像是在大海里捞针,很难快速而准确地找到自己需要的答案。

随着大模型技术的爆发,一种名为检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,简称RAG)的新技术应运而生。RAG技术的出现,就像是给传统的搜索方法装上了智能的翅膀,它通过结合信息检索和文本生成,使得信息获取变得更加高效和准确。

RAG技术的核心优势在于它能够理解用户问题背后的深层语义,而不是简单地依赖于关键词匹配。它通过三个关键步骤——精准检索、信息整合和自然语言生成——来提升信息获取的效率和准确性。首先,RAG技术能够在海量数据中快速定位到与用户问题最相关的信息;其次,它能够将分散在不同地方的信息整合起来,形成一个连贯的答案;最后,RAG技术利用先进的语言模型,生成流畅、自然、易于理解的文本,为用户提供更加人性化的服务。

RAG技术在智能问答、语义搜索、个性化推荐、辅助写作等领域展现出巨大的潜力。它使系统能够处理更加复杂的问题,为用户提供更精准、更人性化的服务。

1.2、现有 RAG 框架存在的问题

RAG 技术的出现,为处理海量非结构化数据、构建更智能的应用带来了新的希望。然而,现有的RAG框架在实际应用中依然面临着诸多挑战,如部署维护的复杂性、定制性不足、缺乏端到端的解决方案、用户体验有待提升等。这些挑战具体可以归结为以下几个方面:

  • 部署和维护的复杂性: 许多 RAG 框架缺乏对生产环境的优化,部署和维护一个完整的 RAG 系统需要开发者具备专业的知识和技能,例如配置向量数据库、管理语言模型等。
  • 缺乏灵活性和可定制性: 许多框架只提供了固定的功能模块,开发者难以根据实际需求进行定制化开发,例如支持不同的数据源、语言模型或向量数据库。
  • 查询服务部署: 从查询生成答案的代码需要包装在 API 服务器中,并部署为可扩展的服务,该服务可以处理多个并发查询并随着流量自动扩展,目前还没有此类内置支持。
  • 语言模型和嵌入模型部署: RAG 框架中缺乏真正的生产级支持,其中模型作为单独的服务托管,并通过 API 调用。
  • 向量数据库部署: RAG 框架应考虑提供内置支持,以更具可扩展性和可靠性的方式部署数据库。
  • 缺乏端到端的完整解决方案: 一些框架只关注 RAG 流程中的某些部分,例如检索或生成,缺乏将整个流程整合起来的完整解决方案,开发者需要自行拼凑不同的工具和库。
  • 用户体验不佳: 许多框架缺乏用户友好的界面和工具,难以与非技术人员进行协作和交互。

尽管RAG技术的发展道路还很长,但它的发展趋势是不可阻挡的。随着技术的不断成熟和完善,我们有理由相信,RAG技术将在智能信息处理领域发挥越来越重要的作用,为人类走向智能时代铺平道路。它将成为我们探索信息海洋的智能潜水艇,帮助我们在知识的海洋中找到那些珍贵的宝藏。

二、Cognita:解决 RAG 痛点的利器

为了解决上述问题,Truefoundry 推出了 Cognita,一款面向生产环境的开源、模块化 RAG 框架。Cognita 的目标是简化 RAG 应用的开发和部署,让开发者能够专注于构建核心业务逻辑,而无需从头开始搭建整个系统。

2.1、什么是 Cognita

Cognita 是一个开源、模块化的应用程序,它被设计用于生产环境,并且结合了信息检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,简称 RAG)技术。RAG 是一种人工智能技术,它通过结合检索(检索相关信息)和生成(生成新内容)的方式来增强模型的性能。

Cognita 的设计目标是在完全定制化和适应性之间取得平衡,同时确保用户友好性。它考虑到了 RAG 和 AI 技术的快速发展,因此在设计时注重了可扩展性,以便能够无缝集成新的技术突破和不同的应用场景。

Cognita 的核心优势在于其模块化设计,它被分解为不同的模块,每个模块都可以根据用户的需求进行定制和控制。这样的设计使得系统更易于维护,可以轻松添加新功能,例如与其他 AI 库的互操作性,并且允许用户根据自己的特定需求来定制平台。

2.2、Cognita 的优势

  • 全面性: 提供从数据加载、解析、嵌入到查询和响应生成的完整 RAG 流程,无需拼凑不同的工具和库。
  • 模块化: 将 RAG 流程分解为可插拔的组件,方便开发者根据需求进行定制和扩展,例如使用不同的数据源、语言模型、向量数据库等。
  • 易用性: 提供用户友好的界面,方便非技术人员上传文档、执行问答等操作,降低了 RAG 技术的使用门槛。
  • 面向生产环境: 支持批量索引、增量索引等特性,能够高效处理海量文档,并保证系统的稳定性和可扩展性。

2.3、Cognita 如何解决这些问题

Cognita 的诞生正是为了解决上述 RAG 存在的问题,目的是为开发者提供一个更加强大、灵活、易用且面向生产环境的开源 RAG 框架,其设计理念可以概括为以下几点:

  • 模块化架构: 将 RAG 流程分解为一系列可插拔的模块化组件,开发者可以根据需求自由选择和组合不同的组件,例如数据加载器、解析器、嵌入器、向量数据库等,轻松实现定制化开发。
  • 简化部署和维护: Cognita 对各个组件进行了高度抽象和封装,并提供了多种部署方式,简化了 RAG 应用的部署和维护流程,降低了开发者的技术门槛。
  • 简化的部署: Cognita 抽象了在生产中部署 RAG 系统的复杂性,处理诸如分块和嵌入作业、查询服务部署、语言模型托管和向量数据库管理等任务。
  • 提供端到端的完整解决方案: Cognita 涵盖了 RAG 流程的各个环节,从数据加载、解析、嵌入到查询和响应生成,提供了一个完整的解决方案,开发者无需自行拼凑不同的工具和库。
  • 优化面向生产环境的性能和稳定性: Cognita 支持批量索引、增量索引等特性,能够高效处理海量数据,并提供了多种部署方式,以满足不同场景的需求。
  • 提升用户体验: Cognita 提供了用户友好的界面和工具,方便开发者与非技术人员进行协作和交互,例如上传文档、执行问答等操作。

总之,Cognita 的出现,为开发者提供了一个更优的选择,降低了 RAG 技术的使用门槛,让 RAG 应用的构建更加便捷高效,也为构建更加智能化的应用奠定了坚实的基础。

2.4、Cognita 架构概览

Cognita 的架构图如下所示:

Cognita 的架构由几个协同工作的关键组件构成:

  • 数据源:指文档所在的位置,例如计算机硬盘、云存储或内部数据库。
  • 元数据存储:类似于图书馆目录,用于跟踪有关文档集合的信息。它会记录集合名称、文档存储位置以及用于分析的所选嵌入模型等详细信息。
  • LLM 网关(可选):充当于来自不同提供商的各种大语言模型 (LLM) 和嵌入模型交互的中心枢纽。您可以将其视为一个通用翻译器,允许 Cognita 与不同的 AI 服务进行无缝通信。
  • 向量数据库:这个高性能数据库存储由分析器生成的文档嵌入。它允许 Cognita 根据用户查询有效地检索相关文档。您可以将其视为一个超级强大的搜索引擎,它可以根据含义和上下文(而不仅仅是关键字)查找信息。
  • 索引作业:在后台运行,自动处理您的文档。它从数据源检索文档、分析它们、创建嵌入,并将它们存储在向量数据库中。
  • API 服务器:系统的核心。它接收用户查询,与其他组件交互以查找相关信息,并使用 LLM 网关(如果适用)生成响应。

三、Cognita 实战:快速构建问答系统

使用 Cognita 非常简单,以下是使用流程的简化视图:

  1. 准备文档:将您希望 Cognita 分析的文档整理到集合中(例如,研究论文、客户电子邮件)。
  2. 索引:Cognita 会自动完成索引过程。它会分析您的文档、创建嵌入,并将它们存储在向量数据库中。这可能需要一些时间,具体取决于集合的大小。
  3. 提出您的问题:索引完成后,您可以通过用户界面或 API 与 Cognita 交互。只需提出您的问题,Cognita 就会搜索您的文档,检索最相关的信息,并提供一个经过深思熟虑的答案。

下面,我们将通过一个简单的案例,演示如何使用 Cognita 快速构建一个基于特定领域文档的问答系统。

例如:

  1. 创建数据源: 上传包含您领域知识的 PDF 文档。

  1. 创建集合: 选择合适的嵌入模型,例如 openai-main/text-embedding-ada-002,并将数据源添加到集合中。点击 "Process" 按钮,Cognita 会自动完成文档解析、嵌入和索引。

  1. 进行问答: 在 "Query" 界面,输入您的问题,例如 "when layer type is Convolutional, what is the Maximum Path Length?",并选择合适的语言模型和检索器。点击 "Generate" 按钮,Cognita 会返回基于您文档的答案。

四、Cognita 部署

Cognita 支持多种部署方式:

  • 本地部署:直接在您自己的机器上运行 Cognita,以用于私有用例。
  • 云部署:利用 TrueFoundry 的云平台轻松部署和管理您的 Cognita 实例。这对于需要可扩展性和协作的场景非常理想。

五、总结

Cognita 作为一款面向生产环境的开源 RAG 框架,为开发者提供了一个强大、灵活、易用的工具,简化了 RAG 应用的开发和部署。其模块化设计、丰富的功能和对生产环境的优化,使其成为构建各种智能应用的理想选择。

Cognita 从设计之初就考虑到了生产环境的需求,其模块化架构、高效的数据处理能力以及对用户体验的关注,使其成为构建面向生产环境的智能应用的理想选择。想要深入了解 Cognita 的内部机制和定制化能力,敬请期待我们的下一篇文章,我们将为您揭开 Cognita 各个组件的神秘面纱!

参考资料

[1] Cognita GitHub:https://github.com/truefoundry/cognita

[2] TrueFoundry:https://www.truefoundry.com/

[3] Cognita Online:https://cognita.truefoundry.com/

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