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如何交付一个生产就绪的检索增强生成（RAG）应用程序，使用FAISS（安全防护、评估和后备机制）
内容提要
本文介绍了构建适合生产环境的检索增强生成（RAG）应用程序的方法，重点解决检索不准确、缺乏可见性和系统脆弱性等问题。教程涵盖使用FastAPI、FAISS向量存储和安全防护措施的系统架构，以确保模型在真实用户环境中的稳定运行，并通过设置检索门和后备机制提升应用的可靠性和用户体验。
关键要点
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构建适合生产环境的检索增强生成（RAG）应用程序需要解决检索不准确、缺乏可见性和系统脆弱性等问题。
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RAG系统的架构包括FastAPI后端、持久化FAISS向量存储和安全防护措施。
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检索门用于评估相似度分数，确保只有在相关性足够高时才调用LLM。
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应用程序的结构应模块化，以便于维护和替换组件。
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使用结构化输出确保LLM返回稳定的JSON对象，避免因输出格式不一致导致的崩溃。
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评估（evals）用于检测回归，确保系统在修改后仍然表现稳定。
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后备机制确保在API失败或超时时，用户能收到有用的信息，而不是崩溃。
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构建可靠的RAG应用程序是一个迭代过程，需要不断改进和优化。
延伸问答
如何构建一个生产就绪的RAG应用程序？
构建生产就绪的RAG应用程序需要解决检索不准确、缺乏可见性和系统脆弱性等问题，并使用FastAPI、FAISS向量存储和安全防护措施。
FAISS在RAG系统中有什么作用？
FAISS用于快速向量相似性搜索，将文本块转换为嵌入向量，并存储在索引中，以便快速检索与用户查询最相似的文档块。
什么是检索门，它的作用是什么？
检索门用于评估相似度分数，确保只有在相关性足够高时才调用LLM，从而防止模型生成不准确的答案。
如何确保RAG应用程序的稳定性？
通过使用结构化输出、设置后备机制和进行评估（evals）来确保RAG应用程序的稳定性，避免因输出格式不一致或API失败导致的崩溃。
RAG应用程序中的后备机制有什么重要性？
后备机制确保在API失败或超时时，用户能收到有用的信息，而不是崩溃，从而提升用户体验和应用的可靠性。
如何进行RAG应用程序的评估？
通过创建一组“黄金问题”和“预期行为”的评估集，反复运行以检测回归，确保系统在修改后仍然表现稳定。
