利用 Ray 和 Anyscale 增强 RAG 管道以实现可扩展的 AI 解决方案

在企业愈发依赖非结构化数据的时代，检索增强生成（RAG）系统成为释放嵌入于文档如PDF、电子邮件和表单中的价值的重要工具。根据 Anyscale 的说法，RAG 系统可以显著减少 AI 响应中的幻觉，通过将其接地于专有数据中，从而实现透明的来源和无缝整合新信息，同时无需重新训练模型。

为什么选择RAG？

RAG 技术提供了若干优势，包括减少幻觉、透明来源、优雅备用方案以及在不重新训练的情况下整合新数据的能力。它通过将原始数据转换为矢量表示来储存和索引以实现高效检索，确保响应基于可验证的最新数据。

Ray 在 RAG 中的作用

Ray 是一个用于 Python 的分布式框架，在扩展 RAG 管道中扮演了关键角色。它支持 CPU 和 GPU 任务，增强了资源利用率，简化了复杂数据处理工作流的编排。Ray 的内存对象存储进一步减少了延迟并简化了多步骤 RAG 工作流程。

Anyscale 的增值

Anyscale 在 Ray 的基础上，增强了其功能，提供可观测性工具、管理集群和性能优化等特点。这些功能使开发者能够跟踪问题、优化瓶颈并高效管理分布式工作流。Anyscale 的基础设施支持 RAG 应用的无缝扩展，使企业能够迅速处理大量非结构化数据。

实际应用

企业可以利用 Ray 和 Anyscale 构建可扩展的 RAG 系统，以高效解析、分块、嵌入和储存大型数据集。Anyscale 的工作区为开发者提供了一个平台，可轻松启动教程、自动扩展集群和管理分布式工作负载，使企业级 RAG 实践成为可能。

全面教程

Anyscale 提供了一系列笔记本指导用户构建生产就绪的 RAG 应用。从处理文档摄取到部署语言模型及构建查询管道，这些教程提供了一条结构化学习路径，以开发复杂的 RAG 系统。

对构建企业级 RAG 应用感兴趣的开发者可以直接通过 Anyscale 访问所有必要的工具和资源。这些资源旨在支持初学者和专家创建适合特定企业需求的可扩展 AI 解决方案。