В своей сути индексация данных — это процесс преобразования сырых данных в формат, оптимизированный для извлечения. В отличие от произвольного приложения, которое может генерировать новые данные источника истины, индексационные конвейеры обрабатывают существующие данные различными способами, сохраняя возможность отслеживания обратно до исходного источника. Эта внутренняя природа — быть производным, а не источником истины — создает уникальные вызовы и требования.
Характеристики хорошего индексационного конвейера
Хорошо спроектированный индексационный конвейер должен обладать несколькими ключевыми чертами:
1. Простота создания
Люди должны иметь возможность создать новый индексационный конвейер, не овладевая такими техниками, как манипуляция/доступ к базе данных, потоковая обработка, параллелизация, восстановление после сбоев и т.д. Кроме того, компоненты преобразования (или операции) должны быть легко комбинируемыми и повторно используемыми в разных конвейерах.
2. Поддерживаемость
Конвейер должен быть легким для понимания, модификации и отладки. Сложная логика преобразования должна быть управляемой и не стать бременем для обслуживания.
С другой стороны, индексационный конвейер — это система с состоянием, поэтому помимо логики преобразования также важно отображать четкий статус состояния конвейеров, например, статистику количества записей данных, их актуальность и то, как конкретный элемент производных данных связывается с оригинальным источником.
3. Стоимость и эффективность
Преобразование данных (с необходимым отслеживанием отношений между данными) должно выполняться эффективно, без чрезмерных вычислительных или затрат на хранение. Более того, существующие вычисления должны повторно использоваться, когда это возможно. Например, изменение на 1% документа или изменение стратегии обработки, которое затрагивает только 1% частей, не должно требовать повторного запуска дорогой модели встраивания для всего набора данных.
4. Актуальность индексации
Для многих приложений источник истинных данных для индексации постоянно обновляется, поэтому важно обеспечить, чтобы индексационный конвейер также обновлялся вовремя.
Общие проблемы индексационных конвейеров
Проблемы инкрементальных обновлений
Способность обрабатывать только новые или измененные данные, а не перерабатывать все, имеет решающее значение как для стоимости, так и для актуальности индексации. Это становится особенно важным по мере роста объемов данных.
Чтобы инкрементальное обновление работало, необходимо тщательно отслеживать состояние конвейера, чтобы определить, какая часть данных нуждается в переработке, и убедиться, что состояния, полученные из старых версий, полностью удаляются или заменяются. Это трудно сделать правильно, учитывая различные сложности, такие как принцип расходования/входа в преобразования, обработка в неправильном порядке, восстановление после преждевременного завершения и т.д.
Обновляемость часто упускается из виду
Многие реализации сосредоточены на начальной настройке, но пренебрегают тем, как конвейер будет развиваться. Когда требования изменяются или необходимо добавить новые шаги обработки, система должна адаптироваться без необходимости полного перестраивания.
Традиционные реализации конвейеров часто испытывают трудности с изменениями в шагах обработки. Добавление или модификация шагов обычно требует переработки всех данных, что может быть чрезвычайно дорого и требует ручного вмешательства.
Ловушка детерминистической логики
Многие системы требуют детерминистической логики обработки — это означает, что один и тот же ввод всегда должен давать один и тот же вывод. Это становится проблемой, когда:
- Необходимо обрабатывать удаление записей
- Логика обработки естественно эволюционирует
- Ключи, сгенерированные в предыдущих записях, не совпадают с текущими записями, что приводит к утечкам данных
Как CocoIndex решает эти проблемы
CocoIndex подходит к индексационным конвейерам с фундаментально иной ментальной моделью — аналогично тому, как React произвел революцию в разработке пользовательских интерфейсов по сравнению с чистым JavaScript. Вместо того чтобы сосредотачиваться на механике обработки данных, пользователи могут сосредоточиться на своей бизнес-логике и желаемом состоянии.
- Безопасная логика: Пользователи пишут чистую логику преобразования, не беспокоясь о управлении состоянием.
- Автоматическая дельта-обработка: CocoIndex эффективно обрабатывает инкрементальные обновления.
- Встроенное отслеживание: Каждый преобразованный элемент данных сохраняет свою родословную к источнику.
- Гибкая эволюция: При изменениях в конвейере прошлые промежуточные состояния все еще могут быть повторно использованы, когда это возможно.
- Дружелюбие к недетерминизму: Четкое отслеживание родословной данных позволяет CocoIndex обеспечить, чтобы устаревшие состояния были правильно очищены, даже без детерминизма логики обработки.
Тонкие сложности, которые мы решаем
- Управление состоянием обработки во время обновлений конвейера
- Обеспечение согласованности данных в процессе частичных обновлений
- Плавное восстановление после преждевременного завершения конвейера
- Автоматическая оптимизация использования ресурсов
- Поддержание родословной данных и отношений
Смещение ментальной модели
Как React изменил подходы разработчиков к обновлениям пользовательского интерфейса, введя концепцию декларативного рендеринга, так и CocoIndex меняет наше представление об индексации данных. Вместо того чтобы писать императивную логику обработки, пользователи объявляют свои желаемые преобразования и позволяют CocoIndex управлять сложностями эффективного выполнения.
Это смещение позволяет разработчикам сосредоточиться на том, каким должны быть их данные, а не на механике того, как это достичь. Результат — более поддерживаемые, эффективные и надежные индексационные конвейеры, которые могут развиваться вместе с потребностями вашего приложения.
Наконец,
Хорошо спроектированный индексационный конвейер имеет решающее значение для производственных приложений RAG, но создание поддерживаемого, эффективного и эволюционирующего конвейера является сложной задачей. CocoIndex предоставляет структуру, которая управляет этими сложностями, позволяя разработчикам сосредотачиваться на своей основной бизнес-логике.
Изучив проблемы, с которыми сталкиваются традиционные подходы, мы создали систему, которая делает надежную индексацию данных доступной для всех, кто создает приложения RAG.
Для нас было бы очень важно, если бы вы могли поддержать CocoIndex на Github (https://github.com/cocoindex-io/cocoindex) звездочкой, если вам нравится наша работа. Огромное спасибо, обнимаем вас кокосом 🥥🤗.