使用Pinecone Serverless構建和部署RAG應用

大型語言模型（LLM）正在開啟生成式AI應用的新紀元，成為新型作業系統的核心程序。與現代計算機擁有RAM和檔案訪問類似，LLM擁有上下文視窗，可以載入從外部資料來源（如資料庫或向量儲存）檢索到的資訊。檢索到的資訊載入到上下文視窗後，可用於LLM輸出生成，這一過程稱為檢索增強生成（RAG）。RAG是LLM應用開發中的核心概念，因為它可以透過基於檢索結果生成輸出來減少幻覺，並新增訓練資料中不存在的上下文。

鑑於這些要點，向量儲存在生產級RAG應用中獲得了廣泛關注，因為它們提供了一種儲存和檢索相關上下文的良好方式。特別是，語義相似性搜尋常用於檢索與使用者輸入相關的資訊塊。然而，儘管過去幾個月分享了大量RAG演示，但其中許多使用Jupyter筆記本和本地向量儲存等工具，這些演示與生產級RAG應用之間存在幾個痛點。

第一個痛點是託管向量儲存的管理。使用者需要自行配置Pinecone索引，並支付固定的月度費用，無論使用量多少。Pinecone Serverless的推出解決了這些問題，它透過雲物件儲存（如S3或GCS）提供“無限”索引容量，並顯著降低了服務成本，使用者只需按使用量付費。

第二個痛點是RAG應用的快速部署。LangChain已廣泛用於快速原型開發，而LangServe則將任何使用LCEL（LangChain表示式語言）構建的鏈轉換為適合生產的Web服務。透過Hosted LangServe，這些鏈可以輕鬆管理。

第三個痛點是RAG應用的可觀測性。LangSmith提供了與LangServe無縫整合的LLM可觀測性平臺，允許開發者監控輸入/輸出，除錯每個Agent決策，並在一個點選中部署。

為了展示這些元件如何協同工作，LangChain提供了一個模板倉庫。該倉庫演示瞭如何將Pinecone Serverless索引連線到LangChain的RAG鏈，該鏈使用Cohere嵌入進行語義搜尋，並使用GPT-4基於檢索到的資訊塊合成答案。同時，它還展示瞭如何將RAG鏈轉換為LangServe Web服務，並最終透過Hosted LangServe進行部署。

結論是，我們看到對彌合原型與生產之間差距的工具的需求日益增長。Pinecone Serverless憑藉按使用量定價和無限制擴充套件能力，幫助解決了社群在向量儲存生產化過程中遇到的痛點。它與LCEL、Hosted LangServe和LangSmith配合良好，支援輕鬆部署RAG應用。