Architecture d’un système RAG de production avec LangChain et Redis Vector Search

Introduction

La génération auprès de la récupération (RAG) est rapidement devenue l’une des architectures les plus percutantes pour injecter des connaissances factuelles et conscientes du contexte dans les modèles de grande langue (LLM). En combinant la récupération neuronale sur les bases de connaissances personnalisées avec une inférence générative, les systèmes RAG contournent les hallucinations LLM et apportent des intelligences spécifiques au domaine aux chatbots, aux copilotes et aux agents d’automatisation.

Mais comme tout schéma émergent, l’écart entre une configuration de chiffon de preuve de concept et une implémentation de qualité de production est large. Il ne s’agit pas seulement de boulonner sur une base de données vectorielle. Il s’agit de concevoir la couche de récupération, de gérer le cycle de vie vectoriel, de fixer un accès multi-locataire, d’optimiser la latence et d’orchestrer le flux global entre Retriever et Generator. C’est là que le choix des outils et de l’architecture devient critique.

Alors que les magasins vectoriels comme Faish, Pinecone et Weavate dominent la discussion, Redis – traditionnellement connu pour la mise en cache en mémoire et les données en temps réel – est devenu une centrale sous-estimée dans les systèmes de chiffon à faible latence. Redis prend désormais en charge l’indexation vectorielle basée sur HNSW, le filtrage des métadonnées hybrides et l’intégration native avec Langchain, ce qui en fait un choix de friction zéro performance pour les systèmes consacrés à l’intégration.

Cet article décompose comment architer un pipeline de chiffon de qualité de production en utilisant Langchain comme couche d’orchestration et Redis comme base de données vectorielle. L’accent est mis sur les déploiements du monde réel: budgets de latence, stratégies de section vectorielle, mémoire de session, filtrage, multi-tension sécurisée et réglage de la requête pour la précision.

À la fin, vous comprendrez comment construire un système de chiffon étroitement intégré qui:

• Fonctionne rapidement, même sous la charge
• Gire l’intégration de l’ingestion et de l’invalidation intelligemment
• Prend en charge les récupérations multi-utilisateurs et filtrées des métadonnées
• Joue bien avec les API du monde réel, les UIS et les limites de service

Pas d’exemples de jouets. Pas d’abstractions d’agitation à la main. Juste une architecture prête pour la production pour les équipes de construction de logiciels natifs LLM.

Exigences du système

Avant de concevoir un système de chiffon de qualité de production, il est essentiel de définir clairement les exigences – non seulement fonctionnelles, mais aussi non fonctionnelles. Ces exigences entraînent des décisions de conception clés: comment les vecteurs sont stockés et interrogés, comment la couche d’orchestration est structurée, quel type d’observabilité est nécessaire et dans quelle mesure le système doit être évolué.

Exigences fonctionnelles

• Incorporer le stockage: Stockez des morceaux de texte (par exemple, Docs, FAQ, transcriptions) en tant qu’intégrés vectoriels, ainsi que des métadonnées comme l’ID du locataire, le type de source et les horodatages.
• Retrievale sémantique: Effectuez la recherche vectorielle du voisin (ANN) le plus proche de la K
• Filtrage des métadonnées: Appliquer des filtres (par exemple, portée du locataire, étiquettes, type de doc) pendant la récupération vectorielle pour isoler les sous-ensembles pertinents.
• Augmentation rapide: Inject récupéré contexte dans un modèle rapide pour l’inférence LLM à l’aide de Langchain.
• Support multi-locataire: Soutenez plusieurs locataires isolés dans une configuration sécurisée à faible latence.
• Ingestion de vecteur vivant: Acceptez les mises à jour en direct (par exemple, les nouveaux PDF, les webhooks) pour créer des intégres et les indexer sans temps d’arrêt.
• Mémoire de session (facultative): Stocker et rappeler l’historique des conversations des utilisateurs à travers les sessions pour prendre en charge la boîte de dialogue contextuel.

Exigences non fonctionnelles

• Faible latence: La récupération de vecteur + la génération LLM devrait se terminer dans les 150 à 200 ms de bout en extrémité pour la sous-seconde UX.
• Évolutivité: Gérer au moins 1 M intérimaires par locataire avec la capacité de se développer horizontalement en utilisant le cluster Redis.
• Observabilité: Activer les journaux traçables pour les requêtes vectorielles, la latence LLM et le débogage de la structure rapide.
• Sécurité: Appliquer un contrôle d’accès strict par locataire, les clés de l’API pour les points de terminaison d’inférence et les vérifications d’autorisation de niveau d’intégration.
• Fiabilité: Assurer aucune perte de vecteurs sur le redémarrage ou le déploiement; Prise en charge de Redis Persistance (AOF ou RDB) pour la récupération des accidents.
• Extensibilité: Branchez plusieurs retrievers, reconstins et stratégies rapides sans réécrire l’orchestration de base.
• Déployabilité: Doit prendre en charge à la fois Redis géré (par exemple, Elasticache avec des extensions de vecteur) et la pile Redis hébergée.

Contraintes et hypothèses

• Redis Stack 7.2+ avec le support de recherche de vecteur (HNSW) est supposé.
• Langchain servira de couche d’orchestration entre Retriever, le modèle invite et le point de terminaison LLM (par exemple, Openai, Azure OpenAI, etc.).
• Les intégres sont générés à l’aide d’un modèle cohérent (par exemple, `Text-Embedding-3-Small` ou` All-Minilm-L6-V2`). Les incorporations de modèles mixtes sont hors de portée.
• Le système est conçu pour le contenu en anglais; Recherche multilingue non considérée dans cet article.

Cas d’utilisation / scénario

Pour fonder cette architecture dans quelque chose de tangible, considérez le contexte commercial suivant: Une entreprise SaaS d’entreprise construit un assistant d’assistance IA orienté client qui répond aux questions basées sur la documentation interne, les guides de produits, les modifications modifiées et le matériel d’intégration spécifique au client. L’assistant doit servir plusieurs locataires d’entreprise, chacun avec sa propre base de connaissances privée.

Contexte commercial

Chaque locataire (client) télécharge son propre contenu – PDF, guides de démarrage, notes de version, etc. via un tableau de bord d’administration. Ce contenu est analysé, fouillé et intégré à l’aide d’un modèle d’incorporation cohérent, puis stocké dans un index vectoriel encope à locataire propulsé par Redis. Lorsque les utilisateurs de ce locataire posent une question, le système récupère le contexte pertinent en utilisant la similitude vectorielle + le filtrage des métadonnées et élabore une réponse en utilisant un LLM, avec le contexte récupéré injecté via des modèles rapides de Langchain.

Cas d’utilisation ciblé: assistant de support alimenté par AI

• Saisir: L’utilisateur final soumet une question de langue naturelle via le chat Web.
• Récupération du vecteur: Système utilise l’incorporation de requête pour trouver les morceaux similaires supérieurs pour ce locataire.
• Assemblage rapide: Des morceaux récupérés + une question sont utilisés pour assembler une invite.
• Génération LLM: L’invite est envoyée à un point de terminaison LLM (par exemple, OpenAI ou Azure OpenAI).
• Réponse: La réponse finale est retournée à l’utilisateur en moins de 1 seconde.

Motifs d’utilisation attendus

• Chaque locataire télécharge entre 100 et 10 000 documents, ce qui a entraîné des morceaux vectoriels d’environ 50 000 à 1 m par locataire.
• Le rapport lecture / écriture est élevé – ~ 90% de récupération, 10% d’ingestion / mise à jour.
• Les locataires s’attendent à la vie privée et à l’isolement – pas de fuite croisée.
• L’API LLM est détenue par l’utilisation – les invites doivent rester compactes et pertinentes en contexte.
• Certains locataires ont un contenu dynamique (par exemple, les équipes de produits téléchargement des notes de sortie chaque semaine).

Acteurs impliqués

• Locataire Admins: Télécharger, gérer et supprimer des documents.
• Utilisateurs finaux: Poser des questions via l’assistant; Attendez-vous à des réponses précises et rapides.
• Services système: Service d’intégration, indexeur vectoriel, Retriever, interface LLM.

Ce scénario nous donne une toile de fond propre pour explorer l’isolement vectoriel multi-locataire, la mémoire de session, le filtrage hybride, l’intégration des flux de travail de rafraîchissement et des stratégies de déploiement du cluster redis.

Architecture de haut niveau

À un niveau élevé, l’architecture du système de ce pipeline de chiffon tourne autour de quatre couches centrales: l’ingestion de contenu, le stockage et la récupération des vecteurs (redis), l’orchestration (Langchain) et la génération de réponse (LLM). Chaque couche doit être modulaire, observable et sans état – avec Redis agissant comme le squelette critique à faible latence pour la recherche de similitude vectorielle.

️Composants du système de base

• Documer le service d’ingestion: Les analyses de contenu téléchargées (PDF, Markdown, HTML), le sert en blocs sémantiques, génère des intégres et stocke à la fois les vecteurs et les métadonnées en redis.
• Index vectoriel redis: Stocke les vecteurs spécifiques aux locataires utilisant l’indice HNSW avec des capacités de filtrage des métadonnées. Chaque intégration est indexée dans une clé de redis unique dans la portée par le locataire.
• Retriever (Langchain): Effectue la recherche de requête, émet une recherche de vecteur à redis, filtre les résultats à l’aide de métadonnées (par exemple, locataire, type de doc) et classe des morceaux de contexte.
• Builder rapide (Langchain): Utilise des modèles d’invite pour assembler une invite finale avec un contexte et une requête injectés.
• Interface LLM: Se connecte à OpenAI (ou équivalent), envoie l’invite, reçoit une réponse générée.
• Couche de réponse: Formats et renvoie la sortie finale à l’utilisateur via l’API ou l’interface utilisateur de chat.

Présentation du flux de données

1. Utilisateur Téléchargements Document (s) via le portail d’administration.
2. Le service d’ingestion de document divise le contenu en morceaux, calcule les incorporations vectorielles à l’aide d’un modèle prédéfini (par exemple, Openai, Cohere ou modèle d’incorporation local).
3. Chaque morceau est stocké en redis avec:
   • Un vecteur intégrant
   • ID du locataire, Doc ID, étiquettes, horodatage (comme champs de métadonnées)
   • Une clé Redis unique (par exemple, locataire: {locataire_id}: vecteur: {uuid})
4. L’utilisateur final soumet une question via le chat ou l’API.
5. Le Retriever de Langchain génère une interrogation de requête, envoie une recherche vectorielle à Redis avec des filtres de métadonnées.
6. Les résultats Top-K sont classés (facultatifs) et transmis à un modèle rapide pour assembler la requête finale.
7. L’invite est envoyée au LLM; La réponse est diffusée ou retournée au client.

Diagramme de composant

Vous trouverez ci-dessous une disposition visuelle basée sur le texte de l’interaction des composants:

User
 │
 ▼
Chat UI / API Layer
 │
 ▼
LangChain Orchestrator
 ├────────────► LLM API (e.g., OpenAI / Azure / Claude)
 │
 ▼
Redis Vector DB (HNSW Index)
 │
 ▼
Top-K Vectors + Metadata
 │
 ▼
Prompt Builder (LangChain Template Engine)
 │
 ▼
Final Prompt → LLM
 │
 ▼
Generated Response
 │
 ▼
Response Formatter
 │
 ▼
User Output

Chaque composant est apatride et évolutif horizontalement. Redis se trouve au centre en tant que moteur de recherche de vecteur de haute performance et un magasin de valeurs clés, ce qui donne à ce système la vitesse de récupération et la précision des métadonnées.

Ensuite, nous allons approfondir la façon dont Redis est structuré au niveau de la base de données, comment les vecteurs sont indexés et les compromis à surveiller lors de l’intégration à l’échelle.

Conception de la base de données

Au cœur de ce système de chiffon se trouve Redis – non pas comme un magasin de valeurs de clé générique, mais comme un moteur de recherche sémantique compatible avec vecteur. La conception correctement de votre schéma redis est critique pour la récupération des performances, l’isolement des locataires et l’indexation efficace.

️Objectifs de conception clés

• Activer la recherche vectorielle à grande vitesse avec l’indexation HNSW
• Prise en charge du filtrage des métadonnées (par exemple, ID du locataire, type DOC, balises)
• Maintenir l’isolement des locataires dans un déploiement partagé Redis
• Autoriser une ingestion et un réindexage du vecteur efficaces

Schéma de stockage vectoriel

Chaque morceau d’un document est stocké comme un vecteur incorporant ainsi que les métadonnées et le texte d’origine. Redis stocke cela comme un
HACHER ou Json Structure (selon que Redisjson est activé) et il est indexé via Redissearch à l’aide des champs vectoriels.

Key:
  tenant:{tenant_id}:chunk:{uuid}

Fields:
  content:     "actual chunked text"
  embedding:   [FLOAT VECTOR]   # dense float array, e.g., 1536-dim
  doc_id:      "source-document-id"
  tags:        "onboarding,setup"
  created_at:  timestamp (UNIX epoch)

Tous les intégres sont indexés à l’aide d’une rediffusion Ft.Create commande avec un schéma qui comprend:

FT.CREATE rag_index ON JSON PREFIX 1 "tenant:{tenant_id}:" 
SCHEMA 
  $.embedding   VECTOR HNSW 6 TYPE FLOAT32 DIM 1536 DISTANCE_METRIC COSINE 
  $.content     TEXT 
  $.tags        TAG 
  $.doc_id      TAG
  $.created_at  NUMERIC

Exemple de document Redis JSON

Si vous utilisez Redisjson, un morceau de vecteur indexé ressemble à ceci:

{
  "content": "After installation, click on 'Settings' to begin configuration.",
  "embedding": [0.015, -0.234, ..., 0.097],
  "doc_id": "doc_20240521_userguide",
  "tags": "setup,config",
  "created_at": 1716271292
}

Stratégie de plusieurs tenues

Pour éviter les problèmes bruyants et assurer une séparation stricte des données, les vecteurs de chaque locataire sont étendus à l’aide de préfixes clés:

Locataire: ACME: Chunk: UUID1 Tenant: GlobEx: Chunk: UUID2

Meilleures pratiques: utilisez une seule base de données logique Redis pour le stockage multi-locataire partagé, mais séparez les données via des préfixes de clés et des filtres de locataire dans les requêtes Redissearch. Facultativement, utilisez Redis ACLS pour appliquer le contrôle d’accès au niveau de la commande ou de la clé.

Partitionnement d’index (facultatif)

Pour les plus grands locataires, vous pouvez utiliser une configuration de cluster Redis Sharded:

• Shard par le locataire (partitionnement horizontal)
• Ou par ID d’intégration (distribution uniforme)

Langchain gère ce puits via la mise en commun des connexions et la conception de retriever modulaire, mais vous devrez orchestrer la création d’index et la synchronisation du schéma à travers les fragments.

Considérations du cycle de vie vecteur

Les vecteurs doivent être immuables une fois insérés, mais les mises à jour peuvent être gérées par:

• Suppression de l’ancienne clé
• Insertion d’un nouveau morceau avec du contenu mis à jour et intégration

Utilisez TTLS (le cas échéant) à des Ce schéma permet à Redis de fonctionner non seulement comme un cache, mais aussi comme un backend de récupération consciente d’un vecteur à part entière avec des temps de requête en millisecondes.

Avec l’indexation HNSW, le filtrage des métadonnées et la conception de clé de locataire, Redis est plus que prêt pour les charges de travail sémantiques en production.

Conception détaillée des composants

Cette section décompose la mécanique interne du système de chiffon par composant – de l’ingestion à la récupération à la génération. Chaque pièce doit fonctionner indépendamment, suivre des contrats clairs et éviter un état caché. Redis et Langchain sont assis au cœur de cette interaction, orchestrant le flux de données et le calcul avec un couplage minimal.

Couche de données: Gestion du stockage et de l’incorporation vectorielle

Responsabilités: Chunking, génération d’intégration, E / S Redis, application du schéma.

• Utilise la fractionnement de texte à couper le souffle ou récursif (via Langchain) pour diviser les documents en ~ 200 à 300 morceaux de jeton.
• Les intégres sont calculés à l’aide d’un modèle cohérent (par exemple, Texte-incliné-3-Smallou All-Minilm-L6-V2).
• Chaque morceau est stocké dans Redis en utilisant le schéma défini précédemment – vecteur HNSW, champs de métadonnées, format JSON ou hachage.
• L’ID de morceau est généré à l’aide d’un hachage UUID ou de contenu pour éviter les doublons.
• Le service d’ingestion de vecteur gère les tentatives, la résolution des conflits et les usserts vectoriels.

 Example Ingestion Payload

POST /embed
{
  "tenant_id": "acme",
  "doc_id": "userguide-v2",
  "text": "After installation, click on Settings to configure."
}

1. Couche d’application: orchestration de Langchain

Responsabilités: L’intégration, la récupération, le filtrage, le rediffusion (facultatif), l’injection rapide.

• La requête de l’utilisateur est transmise à Langchain Retrievalqa ou Confortationrierievalchain.
• L’intégration de la requête est générée à la volée et envoyée à Redis avec des filtres à locataire + tag.
• Redis renvoie le vecteur Top-K correspond à leurs morceaux de texte et à leurs métadonnées associés.
• Le modèle de reranking facultatif (par exemple, BGE-Reranker ou Cohere re-rank) peut trier les morceaux de pertinence avant d’inviter.
• Le système de modèle Langchain injecte des morceaux et des requêtes dans une structure d’invite système / utilisateur prédéfinie.

 Prompt Template (LangChain)

System: You are a support assistant for ACME Corp. Use only the context provided.

Context:
{context}

User: {question}

2. Couche d’intégration: Redis Vectorstore

L’intégration de Langchain utilise: Redisvectorstore depuis Langchain_community.vectorstores


 LangChain Redis VectorStore Setup

from langchain_community.vectorstores import Redis
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

embedding = OpenAIEmbeddings()

vectorstore = Redis(
    redis_url="redis://localhost:6379",
    index_name="rag_index",
    embedding=embedding,
    index_schema=your_schema
)

• Les appels de recherche sont acheminés via similitude_search avec des filtres de métadonnées appliqués (par exemple, ID du locataire, étiquettes).
• Les paramètres HNSW peuvent être réglés (EF_CONSTRUCTION, M, etc.) pour l’indexation et le solde de rappel / latence de requête.

3. Couche d’interface utilisateur (facultative): chatbot ou interface API

Responsabilités: Gérer les réponses de l’entrée de chat, de ses session et de Stream LLM à l’utilisateur.

• L’interface utilisateur de chat envoie des requêtes utilisateur à l’API backend avec les en-têtes Auth et le contexte du locataire.
• La couche API invoque Langchain et Streams a généré une réponse à Frontend via WebSocket ou SSE.
• La mémoire de session (historique de conversation) peut être gérée à l’aide de touches redis TTL ou de langchain memory wrappers.

️ Redis Key for Session Memory

Key:
  tenant:acme:session:user123:messages

Value:
  List of (question, answer) pairs
  TTL = 30 minutes

Chaque couche est modulaire et enfichable – les intérêts peuvent provenir d’Openai ou de Face Face, le magasin vectoriel peut être Redis ou Pinecone et le LLM peut être OpenAI ou un modèle local. Langchain agit comme la couche de colle flexible qui filme tout ensemble.

Considérations d’évolutivité

La mise à l’échelle d’un système de chiffon ne consiste pas seulement à pousser plus de vecteurs dans Redis ou à faire tourner plus d’instances d’API. Il s’agit de comprendre comment chaque sous-système se comporte sous la charge – latence de récupération vectorielle, la surcharge d’assemblage rapide, les limites de débit LLM – et la conception autour d’eux. Redis, étant en mémoire et unique par cœur, a des propriétés de mise à l’échelle uniques qui influencent les choix architecturaux.

Recherche de vecteur redis à l’échelle

Mode de cluster redis:

• La mise à l’échelle horizontale est réalisée par des clés de fragment sur plusieurs nœuds.
• Chaque fragment gère son propre index vectoriel, avec Langchain ou des requêtes de routage logique personnalisées vers le fragment correct.
• Utiliser le préfixe de clés cohérent ( locataire: acme: Chunk: {uuid} ) à l’éclat par les locataires et à préserver l’isolement.

Compromis: Redissearch ne prend pas en charge l’indexation distribuée à travers les fragments. Chaque fragment doit être interrogé indépendamment.

Option 1:
  Assign tenants to specific Redis shards
  (static partitioning)

Option 2:
  Replicate vector schema across shards
  and route queries based on tenant ID

Orchestrateurs de Langchain à l’échelle

• L’orchestration sans état signifie que vous pouvez mettre à l’échelle horizontalement les services basés sur Langchain à l’aide de conteneurs, de serveurs (par exemple, Lambda) ou de pods K8S.
• Incorporer la logique de réessayer et les disjoncteurs pour les appels LLM externes.
• Cache invite précédemment et morceaux récupérés pour des questions fréquentes pour réduire la latence d’intégration + de récupération.

Scenario:

50 concurrent users  
× 4 questions per minute per user  
= 200 queries per minute (QPM)

→ LangChain workers: 4–6 containers  
→ Use autoscaler for load adaptation

Planification du débit de l’API LLM

• L’utilisation de LLM est souvent le goulot d’étranglement, pas la recherche vectorielle.
• Demandes de lots lorsque cela est possible (surtout si vous redirigez).
• Utilisez le taux de contexte limitant pour maintenir l’utilisation dans le quota (Openai, Azure Openai, etc.).
• Diffusez les réponses au lieu d’attendre l’achèvement complet.

Meilleures pratiques: Invites en pré-trim s’ils dépassent les limites du modèle. Utilisez une fenêtre coulissante pour maintenir un contexte récent et éviter les tailles d’invites en fuite.

⚡ couches de mise en cache

• Cache Top-K Vector Résultats pour des requêtes répétées ou des incorporations similaires.
• Utilisez Redis lui-même ou une couche secondaire comme Fastapi + LRU , Cloudflare Workers ou Edge KV.
• Cachez les réponses complètes si l’invite est déterministe et non sensible au temps.

️Benchmarks de performance à surveiller

• Recherche de vecteur redis: P99 Temps de récupération <50 ms pour la recherche du top 10 (avec HNSW à l’écoute)
• Assemblage rapide: Temps de modèle <5 ms si structuré proprement
• Réponse LLM: Latence de streaming <300 ms pour le premier jeton, <800 ms au total (typique pour GPT-4-turbo)

Pour évoluer efficacement, Redis doit être fragné par le locataire, avec des indices isolés maintenus par fragment pour éviter les interférences croisées. L’orchestration de Langchain doit rester sans état et fonctionner derrière un équilibreur de charge pour une mise à l’échelle horizontale facile. La mise en cache – à la fois au niveau de la récupération vectorielle et des couches de réponse finale – aide à minimiser les travaux d’intégration et de récupération redondants. Enfin, une gestion minutieuse des quotas et un contrôle de taille rapide sont essentiels, car le LLM est généralement le composant le plus lent et le plus cher du système.

Architecture de sécurité

Lors de la création de systèmes de chiffon qui desservent plusieurs locataires ou exposent des capacités d’IA aux utilisateurs externes, la sécurité ne peut pas être boulonnée plus tard – elle doit être intégrée dans la conception. Cela comprend la protection des données utilisateur, la sécurisation de l’accès aux vecteurs, la gestion des secrets et le contrôle de la façon dont les invites sont construites et envoyées au LLM. Redis, Langchain et l’interface LLM introduisent tous des considérations de sécurité uniques qui doivent être gérées de manière proactive.

1. Authentification et autorisation

• Utilisez l’authentification API basée sur OAuth 2.0 ou JWT pour vérifier les appelants (par exemple, les applications client, les fronts de chat).
• Incluez les identificateurs de locataires dans les jetons d’accès ou les en-têtes pour entraîner le filtrage en aval et la logique de scopage des clés.
• Appliquer la RBAC (contrôle d’accès basé sur les rôles) pour les actions administratives telles que l’ingestion de document, la suppression et la rénovation de l’intégration.
• Redis ACLS peut restreindre les ensembles de commandes et les modèles clés par service ou clé d’intégration du locataire.

Example Redis ACL:

user acme_support on >password 
  ~tenant:acme:* 
  +JSON.GET 
  +FT.SEARCH

2. Protection des données: au repos et en transit

• Utilisez TLS pour toutes les communications entre les fournisseurs de Langchain, Redis et LLM.
• Cryptez tous les documents téléchargés au repos avant l’incorporation, surtout s’ils sont stockés en dehors de Redis (par exemple, dans S3).
• Les données vectorielles dans Redis sont stockées en mémoire mais peuvent être soutenues par des instantanés AOF / RDB chiffrés si la persistance est activée.
• Utilisez Redis Enterprise ou Redis Stack dans des enclaves sécurisées (volumes de disque cryptés par VPC) pour les charges de travail de production.

3. Secrets Management & LLM API Security

• Never Hardcode OpenAI ou Azure OpenAI Keys – Utilisez AWS Secrets Manager, Hashicorp Vault ou Cloud-Native KMS Integrations.
• Utilisation de la LLM à limite de taux par l’utilisateur ou le locataire pour prévenir les abus (injection rapide, drain de quota).
• Journal du contenu de l’invite avec le suivi basé sur la rédaction ou le hachage pour auditer l’utilisation sans divulguer un contexte sensible.

4. Sécurité rapide et isolement du contexte

• Appliquez toujours des filtres basés sur les locataires lors de la récupération des vecteurs – ne faites jamais confiance au frontend pour restreindre l’accès.
• Échappez l’entrée de l’utilisateur lors de l’injection dans les modèles d’invite. Évitez la concaténation directe directe sans assainissement.
• Utilisez des gardiens (par exemple, des analyseurs de sortie Langchain, des validateurs regex) pour contraindre les réponses LLM.
• Tokenize l’intention de l’utilisateur séparément des blocs de contexte pour éviter une injection rapide accidentelle.

Safe Prompting Pattern:

System: You are a support bot for {tenant}. Use only the context below.

Context:
{retrieved_chunks}   <-- system-controlled

User:
{user_input}         <-- sanitized

5. Observabilité pour la sécurité

• Taguez toutes les demandes Redis et LLM avec des ID de demande pour les sentiers d’audit.
• Les métadonnées de journal comme l’ID utilisateur, l’ID du locataire, les filtres de récupération et la taille de l’invite LLM (mais le contenu invite complet de réduction).
• Configurer des alertes sur:
  • Téléchargements d’intégration excessive
  • Fréquence de recherche vectorielle élevée par utilisateur
  • Anomalies de quota LLM ou compléments ratés

Un système de chiffon sécurisé nécessite des protections en couches: points d’extrémité authentifiés, accès aux données spécialisés par locataire, canaux cryptés, composition rapide stricte et journalisation continue. Les ACLS de Redis et l’orchestration structurée de Langchain aident à appliquer les limites, mais les contrôles opérationnels tels que la limitation des taux et l’observabilité sont également critiques. Ne faites-vous confiance en rien par défaut – en particulier dans des environnements multi-locataires – et concevez chaque requête vectorielle et injection rapide comme s’il s’agissait d’une surface d’attaque potentielle.

Extensibilité et maintenabilité

Dans une pile d’IA évolutive rapide, construire un système de chiffon fonctionnel aujourd’hui ne suffit pas – il doit également être extensible demain. Les équipes devraient être en mesure de brancher de nouveaux modèles d’intégration, des fournisseurs de LLM, des stratégies de récupération et même des outils spécifiques au domaine sans refactoriser toute la pile. La maintenabilité signifie également maintenir le système propre, modulaire et saté des versions sous une échelle croissante et une complexité d’équipe.

1. Conception de composants modulaires

• Gardez chaque couche – intégration, récupération, assemblage rapide, inférence LLM – en tant que module séparé avec des interfaces propres.
• Les couches d’abstraction de Langchain (par exemple, VectorStore, Retriever, Standard) Autoriser une échange facile sans modifications de base.
• Utilisez des modèles d’usine pour injecter des dépendances comme les modèles d’intégration, les magasins vectoriels et les LLM lors de l’exécution.

# Example: Switching Embedding Model

# Current setup using OpenAI
embedding = OpenAIEmbeddings()

# Later swap with HuggingFace model
embedding = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-mpnet-base-v2")

2. Architecture prête pour le plugin

• Prise en charge des outils supplémentaires (par exemple, des API de recherche, des agents de chiffon, des modèles appelant les fonctions) comme plugins modulaires.
• Exposez un registre de plugin ou un chargeur piloté par la configuration afin que la couche d’orchestration puisse composer dynamiquement les chaînes.
• Utilisez Langchain’s Outil Abstraction ou chaînes de routeurs personnalisées pour brancher la logique en fonction du type d’entrée.

Routing Logic Example:

If query contains a code snippet
    → use "Code Explainer"

If query is tabular
    → route to "CSV Agent"

Otherwise
    → default to "Context Retriever + LLM"

3. Versioning du service

• Version Toutes les API externes et les modèles d’invite (par exemple, / v1 / chat, / v2 / requête).
• Trouver les versions du schéma vectoriel dans les métadonnées pour une compatibilité arrière (par exemple, "Embedding_V": 2 ).
• Permettez à plusieurs versions LLM de coexister derrière une couche de routage ou un système de drapeau de fonctionnalité.

4. Code et pratiques de flux de travail maintenables

• Logique d’orchestration séparée de la logique métier – Gardez les chaînes Langchain déclaratives et propres.
• Utilisez Pydantic ou Marshmallow pour la validation des données entre les services et les couches.
• Suivez les pratiques du code propre: une seule responsabilité, composition sur l’héritage, pas de constantes intégrées.
• Documentez chaque chaîne, contrat d’entrée / sortie et format rapide – ce sont désormais des API de base.

Un système de RAG bien architecté devrait évoluer à mesure que les modèles, les techniques et les exigences changent. Utilisez des modèles modulaires, définissez des contrats clairs, tenez tout et préparez le système pour gérer diverses entrées et chaînes d’outils. C’est ainsi que vous évitez le verrouillage technique tout en restant agile et adapté à la mise à niveau.

Optimisation des performances

L’optimisation des performances dans un système de chiffon n’est pas seulement des réponses plus rapides – il s’agit d’un contrôle plus stricte sur le coût, d’une meilleure expérience utilisateur et d’éviter les goulots d’étranglement silencieux qui dégradent la précision ou les délais d’attente. Redis permet la récupération de moins de 50 ms, mais ce n’est qu’une partie de l’équation. Taille rapide, efficacité d’intégration, latence d’E / S et temps de réponse LLM ont tous besoin d’attention chirurgicale pour obtenir un comportement en temps réel sous charge de production.

1. Optimisation de la recherche vectorielle

• Paramètres HNSW affinés:
  • Ef_construction : 100–400 (la qualité de l’indice des contrôles)
  • M : 16–32 (compromis: plus élevé = plus précis, plus lent à construire)
  • Ef_runtime: 50–100 (plus haut = meilleur rappel, requête plus lente)
• Taillez les anciens vecteurs périodiquement s’ils ne sont plus pertinents – le rétrécissement de la taille de l’indice améliore les performances.
• Utilisez des filtres de métadonnées pour réduire la portée de la recherche (par exemple, par type de document, récence ou balises).

2. Stratégie d’intégration

• Utilisez des morceaux plus courts et sémantiquement complets (~ 200–300 jetons). Évitez les blocs trop longs – ils diluent la qualité d’intégration.
• Des morceaux de dénudés presque identiques utilisant la similitude ou le hachage en cosinus pour réduire le bruit dans la récupération.
• Les travaux d’intégration par lots et les résultats du cache clés par la version de contenu Hash + modèle pour éviter le calcul redondant.

3. Gestion de la taille rapide

• Limitez l’injection de contexte aux premiers morceaux top-3 ou top 5, sauf si nécessaire.
• Coupez le formatage excessif ou le chauffeur à partir du contenu récupéré avant d’inciter.
• Utilisez des utilitaires de comptage de jetons pour pré-valider la taille de l’invite finale contre les limites du modèle (par exemple, les jetons 8K ou 16K).

Prompt Size Rule of Thumb:

- GPT-4-turbo (128k):
    max context ~100,000 tokens

- GPT-3.5-turbo (16k):
    stay under 12,000 tokens in prompt to avoid truncation

4. Traitement de mise en cache et asynchrone

• Cache Top-K Fervals pour les requêtes fréquemment vues (utilisez Redis comme cache Vector + Metadata LRU).
• Précompute Embeddings pour des entrées connues comme les requêtes FAQ, les scripts d’intégration ou les workflows standard.
• Exécutez la recherche vectorielle et l’assemblage invite de manière asynchrone à partir du thread d’interaction utilisateur pour réduire la latence perçue.
• Utilisez le streaming (par exemple, Openai Stream = vrai) pour montrer des réponses partielles à mesure que les jetons arrivent.

5. Surveillance des KPI de performance

• Récupération du vecteur: P95 latence <40 ms
• Construction de l’invite LLM: <5 ms pour le remplissage du modèle
• Première latence de jeton: <300 ms pour le flux Openai
• Temps de bout en bout: Cible moyenne de 500 à 900 ms

Les performances ne sont pas seulement une question de vitesse – il s’agit de prévisibilité, d’efficacité et de précision. Assurez les index Redis avec soin, cachez ce que vous pouvez, coupez ce dont vous n’avez pas besoin et diffusez les résultats pour réduire le retard perçu. Un système assez rapide est à la fois réactif et reproductible, même sous pression.

Stratégie de test

Les systèmes de chiffon de qualité de production nécessitent plus que des tests unitaires de base. Parce qu’ils sont en partie ML, des pièces de recherche de pièces et en partie des logiciels traditionnels – les tests doivent s’étendre sur l’exactitude syntaxique, la précision sémantique, la stabilité de l’intégration et la latence sous charge. Une couverture de test efficace garantit que votre logique de récupération, vos intérêts et votre orchestration rapide se comportent de manière fiable, même si les modèles et les ensembles de vecteurs évoluent.

1. Test d’unité et d’intégration

• Test Document Chunking Logic pour s’assurer que les limites sémantiques sont préservées.
• Valider la forme de sortie du modèle d’intégration, le type et le déterminisme.
• Assurez-vous que Redis E / S fonctionne avec le schéma correct (en particulier le vecteur + les métadonnées).
• Testez les chaînes de Langchain en utilisant les résultats du vecteur simulé et des invites simulées pour isoler les erreurs logiques.
• Inclure des tests négatifs – par exemple, une entrée mal formée, des coups de vecteurs vides, des langues non soutenues.

2. Test de précision de récupération

• Utilisez un ensemble de données d’or de la requête → des mappages de morceaux attendus par locataire ou domaine.
• Mesurez la précision et le rappel de la maîtrise de la K pour la récupération vectorielle contre ces vérités au sol.
• Redimensionner les tests à chaque fois:
  • Modifications du modèle d’intégration
  • La configuration de chunking est mise à jour
  • Le seuil de similitude ou les filtres sont ajustés

Example:

Query:
  "How do I reset my password?"

Expected Chunk:
  Contains text from "resetting your password" guide

Precision@5:
  1.0 (correct hit at rank 1)

3. Automatisation des tests CI / CD

• Exécutez des tests rapides (unité + contrat) sur chaque engagement.
• Exécutez des tests de récupération sémantique tous les soirs ou en stadification (prend plus de temps en raison de l’intégration et de la recherche).
• Suivre le nombre de jetons rapides par déploiement pour capturer la dérive dans l’inflation rapide.
• Utilisez des tests d’instantané pour les paires d’invites + de réponse connues si la stabilité de sortie est importante.

4. Test de chargement et de résilience

• Simuler des requêtes simultanées entre les locataires pour tester le comportement de l’amas de Redis.
• Utilisez le crique ou K6 pour tester la latence de niveau API de l’ingestion à la réponse LLM.
• Injecter les modes de défaillance synthétique (par exemple, relais, délais, retards LLM, décrocheurs de morceaux) pour tester les repères et la gestion des erreurs.
• Impact de la piste sur la latence de la queue (P95 / P99), en particulier dans les flux de discussion.

5. Surveillance des mesures lors des tests

• Latence de requête vectorielle
• Taux d’appel de l’API LLM et taux d’échec
• Distribution de la taille du jeton rapide
• Ratio de succès / miss de récupération
• Déchange d’erreur par module (Retriever, Embedder, Router, etc.)

Testez votre système de chiffon comme son moteur de recherche de pièces et son compilateur de pièces. Valider la logique tôt, valider le sens souvent et valider les performances en continu. Sans de forts tests pour la précision de la récupération et l’exactitude rapide, votre système peut sembler bien en mise en scène – et halluciner en production.

DevOps et CI/CD

L’expédition d’un système de chiffon vers la production signifie plus que le déploiement de quelques scripts Python et un conteneur Redis. Il nécessite un pipeline CI / CD robuste, une automatisation des infrastructures, une gestion du cycle de vie du modèle et des mécanismes de déploiement contrôlés. Étant donné que ces systèmes touchent l’interaction utilisateur en direct, les documents et les API LLM coûteux – la fiabilité et la répétabilité ne sont pas négociables.

1. Étapes du pipeline CI / CD

• Pré-engagement: Exécutez une analyse statique (par exemple, fraise, noir, Pyral), tests unitaires et invite linter sur chaque engagement de développeur.
• Construire: Containerize Langchain App, Embedder et Vector Ingesttion Services à l’aide de builds Docker en plusieurs étapes.
• Test: Exécutez des tests d’intégration avec Redis en mémoire ou récipient de test de pile Redis, en utilisant des requêtes dorées + LLMS moquées.
• Déployer: Poussez à la mise en scène ou en QA, avec des touches Redis + LLM spécifiques à l’environnement. Valider la création de schéma vectoriel sur le démarrage.
• Promouvoir: Déploiement bleu-vert ou canaria à la production avec des crochets en arrière et une observabilité cuite.

2. Infrastructure comme code

• Utiliser Terraform, birman ou Cdk Pour provisionner Redis Stack, les clés / secrets de l’API LLM, les modèles de schéma vectoriel et les outils d’observabilité.
• Définissez les espaces de noms par locataire dans Redis lors de l’approvisionnement si vous utilisez l’isolement logique.
• Utilisez des fichiers de configuration ou des références Secrets Manager pour injecter les versions LLM, intégrer les noms de modèle et redis cluster uris lors de l’exécution.

3. Stratégie de déploiement

• Bleu-vert: Exécutez deux environnements identiques, changez de trafic lorsque la nouvelle version passe tous les contrôles de santé.
• Canari: Aiminez un petit pourcentage de requêtes de production vers une nouvelle version, surveillez la qualité et la latence de la réponse.
• Fonctionnalités de caractéristiques: Utilisez des drapeaux pour activer de nouveaux indices vectoriels, modèles d’invite ou chaînes d’outils par locataire ou org.

Example:

- New reranker model only enabled for tenant=acme via feature flag  
- Toggle back instantly if accuracy drops or latency spikes

4. Gestion des secrets et des informations d’identification

• N’injectez jamais les clés OpenAI, les mots de passe Redis ou les jetons de locataire au moment de la construction – tirez de l’exécution du coffre-fort (AWS Secrets Manager, Doppler, etc.).
• Rotation des touches LLM et des jetons d’authentification locataires régulièrement à l’aide de planificateurs de clés automatisés.
• Audit tout l’accès aux secrets et aux API externes dans le cadre des vérifications post-déploie.

CI / CD pour les systèmes de chiffon doit inclure la validation du schéma, l’injection secrète, les tests multi-environnements LLM et les stratégies de déploiement prêtes pour le retrait. Expédiez-le comme un logiciel, surveillez-le comme un moteur de recherche et automatisez-le comme une infrastructure. Rien de moins et vous lancez les dés en production.

Surveillance et observabilité

Vous ne pouvez pas évoluer ou déboguer ce que vous ne pouvez pas voir. La surveillance d’un système de chiffon signifie suivre tout, de la latence de requête vectorielle redis à la dérive de la taille de l’invite LLM, des anomalies de récupération de contexte et de la brûlure du quota d’utilisation. Étant donné que ces systèmes mélangent des services sans état avec des flux de données dynamiques, l’observabilité doit être cuite à chaque couche – non ajoutée après coup.

1. Stratégie de journalisation

• Enregistrez chaque demande de recherche de vecteur avec:
  • ID du locataire
  • Query String + Hash
  • Seuils de distance vectorielle et filtres utilisés
  • ID de résultat supérieur et scores de correspondance
• Les invites LLM LOG (avec Redaction) et les réponses du modèle avec des ID de trace.
• Utilisez des formats de journalisation structurés (JSON) pour faciliter l’analyse des systèmes en aval comme Elk, Loki ou Datadog.

2. Métriques à suivre

• Recherche de vecteur redis: AVG latence, p95, ratio de hit
• Débit d’intégration: # de vecteurs / sec par emploi d’ingestion
• Utilisation de LLM: jetons dans / out, erreurs, distribution de taille rapide
• Efficacité du cache rapide: taux de succès du cache, comptage d’expulsion
• Métriques de session: durée moyenne de session, requêtes répétées, réutilisation du contexte périmé

Example:

vector.search.p95           = 35ms
llm.prompt.tokens.avg       = 1100
cache.hit_rate.context      = 87%

3. Alerte et détection d’anomalies

• Déclencher des alertes sur:
  • Latence redis de redis> 100 ms (p95)
  • Taux d’erreur LLM> 5%
  • Taille de l’invite> Limite du modèle (débordement de jeton)
  • Baisse soudaine de la précision de récupération pour les requêtes connues
• Utilisez la détection des anomalies (par exemple, Prometheus + Grafana, Watchdog de Datadog) pour attraper des régressions sémantiques dans le rappel ou le temps de réponse rapide.

4. Propagation de traçage et de contexte

• Utilisez OpenTeleMetry ou DataDog APM pour tracer le cycle de vie complet de la demande: utilisateur → Retriever → Redis → Invite → LLM → Response.
• Affectez les ID de demande ou les jetons de trace par session et propagez-vous sur les composants asynchronisés.
• Corréler le timing de récupération du vecteur avec la latence LLM pour l’analyse des causes profondes.

L’observabilité dans les systèmes de chiffon concerne la visibilité à chaque étape du pipeline de génération. Lorsque la latence augmente ou les gouttes de qualité, vous voudrez des réponses rapidement – pas des suppositions. Les mesures, les journaux et les traces aident ensemble à déboguer les problèmes, à régler les performances et à garder les coûts LLM sous contrôle.

Compromis et décisions de conception

Chaque choix architectural dans un système de chiffon a des conséquences – certains immédiats, d’autres différés. De la sélection des bases de données de vecteurs Redis sur des bases à l’intégration de la taille des morceaux et de la stratégie rapide LLM, le coût de la forme des compromis, les performances et l’agilité à long terme. Il est essentiel de comprendre ce qui a été gagné, ce qui a été compromis et où la flexibilité a été intentionnellement préservée.

1. Redis vs DBS vectoriels spécialisés

• Avantages:
  
  • Vitesse en mémoire <50 ms Recherche vectorielle
  • Familiarité opérationnelle – Redis est largement adopté
  • Polyvalent: mise en cache, mémoire de session, pub / sub à côté de la recherche vectorielle
• Inconvénients:
  
  • Lié à la mémoire – nécessite une grande empreinte RAM pour> 5m vecteurs
  • Options d’algorithme ANN limité (HNSW uniquement)
  • Pas de rediffusion intégrée ou hybride symbolique + vecteur de vecteur

2. Taille de morceaux vs ajustement rapide

• Des morceaux plus petits (200–300 jetons) améliorent la pertinence sémantique mais augmentent l’utilisation des jetons.
• Des morceaux plus importants réduisent les appels d’API de récupération mais risquent une injection de contexte bruyante et diluée.
• Le compromis doit être réglé sur la base du budget rapide et du modèle de tarification LLM.

3. Invites statiques vs routage invite dynamique

• Les modèles statiques sont plus faciles à entretenir et à tester, mais ne peuvent pas gérer divers types d’intention.
• Le routage dynamique permet une meilleure invitation spécifique à la tâche (par exemple, expliquer le code, résumer la table, traduire), mais ajoute de la complexité.
• Nécessite des chaînes de logique et de secours claires pour éviter les «spaghettis prompt».

4. Multi-tension vs isolement

• L’isolement basé sur les clés dans Redis est efficace mais pas à l’épreuve des balles – les ACL et les conventions de préfixe doivent être strictement appliquées.
• Le partitionnement logique peut passer à des dizaines de locataires, mais des centaines peuvent nécessiter un cluster Redis avec un fragment personnalisé.
• Les instances Redis entièrement isolées offrent des garanties plus fortes mais augmentent le coût et la complexité infra.

5. Alternatives rejetées

• FAISS a été envisagé pour la recherche de vecteurs locaux, mais manquait de filtrage des métadonnées et nécessitait une complexité d’hébergement.
• Pinecone a été exclu pour des raisons de coût et de contrôle dans les déploiements autogérés.
• Le stockage des intérêts dans Postgres PGVector a été testé – fonctionnel, mais plus lent et plus difficile à évoluer sous un accès simultané.

L’architecture favorise la simplicité opérationnelle, la latence sous-seconde et l’orchestration modulaire par rapport à l’évolutivité RAW ANN. Redis rend cela viable – tant que vous êtes conscient des contraintes de mémoire et des limites de taille d’index. Le choix de la flexibilité au niveau de l’orchestration et de la récupération vous permet de faire évoluer le système progressivement sans remplacer.

Leçons de la construction d’une pile de chiffons Redis + Langchain

Construire un système de chiffon prêt pour la production avec Langchain et Redis n’est pas seulement possible – c’est un choix pragmatique et performant pour de nombreux scénarios du monde réel. Redis offre une recherche de vecteurs à faible latence et un filtrage des métadonnées natives, tandis que Langchain apporte une discipline d’orchestration au monde désordonné des pipelines d’incorporation et de l’ingénierie rapide. Ensemble, ils établissent un équilibre entre la vitesse, la modularité et la clarté opérationnelle.

Cette architecture est particulièrement bien adaptée à:

• Plates-formes SaaS multi-locataires nécessitant une isolation stricte des données.
• Applications à faible latence (par exemple, chatbots, copilotes, assistants intégrés).
• Les équipes qui utilisent déjà Redis et souhaitent éviter de déployer une autre base de données vectorielle.
• Les cas d’utilisation où le contrôle des coûts LLM serré et l’application du budget des jetons sont obligatoires.

Les forces du système comprennent une itération rapide, une capacité d’échange modulaire (modèles, magasins vectoriels, LLMS) et une boucle opérationnelle serrée via Redis et Langchain Abstractions. Les faiblesses apparaissent à l’échelle massive – les charges de travail lourds de la mémoire, la croissance de l’indice et les options ANN limitées signifient que vous aurez finalement besoin de partitionnement minutieux ou de repenser les parties de la pile.

Mais pour la grande majorité des équipes passant de la preuve de concept de chiffon au MVP de production – cette pile vous amène sans vous verrouiller ou vous ralentir.