RAG e motori di ricerca: un parallelismo inatteso

Un professionista con esperienza nell'ingegneria dei dati e ora attivo nel campo dei Large Language Models (LLM) ha evidenziato una somiglianza concettuale tra i motori di ricerca come Google o Brave e i vector store, entrambi utilizzati nell'ambito del Retrieval Augmented Generation (RAG). La differenza principale risiede nella scala.

Elasticsearch e OpenSearch: validi alleati per il RAG?

Elasticsearch e OpenSearch, basati su Lucene, si rivelano strumenti potenti per attività di retrieval. È possibile integrare piccoli modelli BERT (circa 100 MB in FP32) direttamente all'interno di Elasticsearch o OpenSearch, eseguendoli su CPU, per ottenere funzionalità di vector embedding.

BERT e dataset di piccole dimensioni

Per dataset relativamente piccoli (inferiori a 10.000 documenti) e con una buona varianza, un modello BERT di dimensioni contenute può essere sufficiente. In alcuni casi, si possono persino evitare del tutto gli embedding. Tuttavia, per una similarità semantica più profonda o per documenti strettamente correlati, è preferibile utilizzare modelli di embedding più potenti. Per chi valuta deployment on-premise, esistono trade-off nell'adozione di diverse architetture. AI-RADAR offre framework analitici su /llm-onpremise per valutare queste opzioni.