Recupero della generazione aumentata (RAG) in Azure Cosmos DB
La RAG (Retrieval Augmented Generation) combina la potenza dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni con sistemi di recupero di informazioni affidabili per creare risposte più accurate e contestualmente pertinenti. A differenza dei modelli generativi tradizionali che si basano esclusivamente su dati con training preliminare, le architetture RAG migliorano le funzionalità di un LLM integrando il recupero delle informazioni in tempo reale. Questo aumento garantisce che le risposte non siano solo generative, ma anche basate sui dati disponibili più rilevanti e aggiornati.
Azure Cosmos DB, un database operativo che supporta la ricerca vettoriale, si distingue come piattaforma eccellente per l'implementazione di RAG. La possibilità di gestire carichi di lavoro operativi e analitici in un singolo database, insieme a funzionalità avanzate come multi-tenancy e chiavi di partizione gerarchiche, offre una solida base per la creazione di applicazioni di intelligenza artificiale sofisticate.
Vantaggi principali dell'uso di Azure Cosmos DB
Archiviazione e recupero dei dati unificati
Azure Cosmos DB consente una perfetta integrazione delle funzionalità di ricerca vettoriale all'interno di un sistema di database unificato. Ciò significa che i dati operativi e i dati vettoriali coesistono, eliminando la necessità di sistemi di indicizzazione separati.
Inserimento ed esecuzione di query sui dati in tempo reale
Azure Cosmos DB supporta l'inserimento e l'esecuzione di query in tempo reale, rendendolo ideale per le applicazioni di intelligenza artificiale. Questo è fondamentale per le architetture RAG, in cui l'aggiornamento dei dati può influire significativamente sulla pertinenza delle risposte generate.
Scalabilità e distribuzione globale
Progettato per applicazioni su larga scala, Azure Cosmos DB offre distribuzione globale e scalabilità automatica immediata. Ciò garantisce che l'applicazione abilitata per RAG possa gestire volumi di query elevati e offrire prestazioni coerenti indipendentemente dalla posizione dell'utente.
Disponibilità e affidabilità elevate
Azure Cosmos DB offre contratti di servizio completi per velocità effettiva, latenza e disponibilità. Questa affidabilità garantisce che il sistema RAG sia sempre disponibile per generare risposte con tempi di inattività minimi.
Multi-tenancy con chiavi di partizione gerarchica
Azure Cosmos DB supporta multi-tenancy tramite vari modelli di isolamento delle prestazioni e della sicurezza, semplificando la gestione dei dati per client o gruppi di utenti diversi all'interno dello stesso database. Questa funzionalità è particolarmente utile per le applicazioni SaaS in cui la separazione dei dati del tenant è fondamentale per la sicurezza e la conformità.
Funzionalità di sicurezza complete
Con funzionalità predefinite, ad esempio la crittografia end-to-end, il controllo degli accessi in base al ruolo e l'integrazione della rete virtuale, Azure Cosmos DB garantisce che i dati rimangano sicuri. Queste misure di sicurezza sono essenziali per le applicazioni RAG di livello aziendale che gestiscono informazioni riservate.
Implementazione di RAG con Azure Cosmos DB
Suggerimento
Per esempi di rag, vedere: AzureDataRetrievalAugmentedGenerationSamples
Ecco un processo semplificato per la creazione di un'applicazione RAG con Azure Cosmos DB:
- Inserimento dati: archiviare documenti, immagini e altri tipi di contenuto in Azure Cosmos DB. Usare il supporto del database per la ricerca vettoriale per indicizzare e recuperare il contenuto vettoriale.
- Esecuzione di query: quando un utente invia una query, Azure Cosmos DB può recuperare rapidamente i dati più rilevanti usando le funzionalità di ricerca vettoriali.
- Integrazione LLM: passare i dati recuperati a un LLM (ad esempio, Azure OpenAI) per generare una risposta. I dati ben strutturati forniti da Cosmos DB migliorano la qualità dell'output del modello.
- Generazione di risposte: LLM elabora i dati e genera una risposta completa, che viene quindi recapitata all'utente.