Questa pagina presenta le scelte relative a un database vettoriale supportato RAG. Puoi anche vedere come connettere un database vettoriale (vettore store) al tuo corpus RAG.
Un problema comune degli LLM è che non comprendono le conoscenze private, ovvero i dati della tua organizzazione. Con RAG Engine, puoi arricchire il contesto dell'LLM con informazioni private aggiuntive, perché il modello può ridurre le allucinazioni e rispondere alle domande in modo più preciso.
I database vettoriali svolgono un ruolo fondamentale nel consentire il recupero per le applicazioni RAG. I database vettoriali offrono un modo specializzato per archiviare ed eseguire query sugli incorporamenti vettoriali, che sono rappresentazioni matematiche di testo o altri dati che acquisiscono significato e relazioni semantiche. Gli incorporamenti vettoriali consentono ai sistemi RAG di a trovare in modo rapido e preciso le informazioni più pertinenti anche quando si gestiscono query complesse o sfaccettate. Se combinato con un modello di incorporamento, i database vettoriali possono aiutare a superare i limiti e fornire risposte più accurate, pertinenti e complete.
Database vettoriali supportati
Durante la creazione di un corpus RAG, RAG Engine offre RagManagedDb come impostazione predefinita
di scegliere un database vettoriale, che non richiede alcun provisioning aggiuntivo o
gestione. Se preferisci che sia RAG Engine a creare e gestire automaticamente il database di vettori, consulta Creare un corpus RAG.
Oltre a RagManagedDb predefinito, RAG Engine ti consente di eseguire il provisioning
e di utilizzare il tuo database di vettori all'interno del corpus RAG. In questo caso,
sei responsabile del ciclo di vita e della scalabilità del tuo database di vettori.
Questa tabella elenca le opzioni di database di vettori supportate in RAG Engine e i link alle pagine che spiegano come utilizzarli nel corpus RAG.
| Database vettoriale | Disponibile in Vertex AI | Esterno | Supporto della ricerca ibrida in RAG Engine |
|---|---|---|---|
RagManagedDb (default) |
|||
| FeatureStore | |||
| Ricerca vettoriale | |||
| Pinecone | |||
| Weaviate |
Passaggi successivi
- Per saperne di più sulla scelta dei modelli di incorporamento, consulta Utilizzare i modelli di incorporamento con RAG Engine.
- Per scoprire di più su RAG Engine, consulta Panoramica di RAG Engine.