Progettazione di un sistema RAG di livello produttivo con LangChain e Ricerca vettoriale Redis
Questo articolo illustra l’architettura completa di un sistema scalabile di Retrieval-Augmented Generation (RAG) basato su LangChain e Ricerca vettoriale Redis. Analizza ogni livello, dall’inserimento dei documenti all’indicizzazione vettoriale, dall’orchestrazione multi-tenant all’ottimizzazione dei prompt LLM, con particolare attenzione alla progettazione a bassa latenza e di livello produttivo. Che stiate sviluppando un assistente AI, un chatbot aziendale o un livello di recupero specifico per un dominio specifico, questa guida offre modelli concreti, compromessi e tattiche ingegneristiche per realizzarlo al meglio. Se state pianificando di realizzare qualcosa di simile, contattateci: aiutiamo i team a progettare e scalare sistemi nativi AI che funzionino anche sotto pressione.