Architectuur van een productie-RAG-systeem met LangChain en Redis Vector zoeken
Dit artikel bespreekt de volledige architectuur van een schaalbaar Retrieval-Augmented Generation (RAG)-systeem, gebouwd met LangChain en Redis Vector zoeken. Het behandelt elke laag – van documentverwerking en vectorindexering tot multi-tenant orkestratie en optimalisatie van LLM-prompts – met een sterke focus op een ontwerp met lage latentie en productiekwaliteit. Of u nu een AI-assistent, een zakelijke chatbot of een domeinspecifieke retrievallaag bouwt, deze gids biedt praktijkvoorbeelden, afwegingen en technische tactieken om het goed te doen. Neem contact met ons op als u van plan bent iets soortgelijks te bouwen. Wij helpen teams bij het ontwerpen en schalen van AI-native systemen die onder druk presteren.
