Utvikling av et RAG-system i produksjonsklasse med LangChain og Redis vektorsøk
Denne artikkelen går gjennom den komplette arkitekturen til et skalerbart Retrieval-Augmented Generation (RAG)-system bygget med LangChain og Redis vektorsøk. Den bryter ned hvert lag – fra dokumentinntak og vektorindeksering til flertenantorkestrering og LLM-ledetekstoptimalisering – med et sterkt fokus på design med lav latens og produksjonskvalitet. Enten du bygger en AI-assistent, en enterprise-chatbot eller et domenespesifikt hentelag, tilbyr denne veiledningen virkelige mønstre, avveininger og ingeniørtaktikker for å få det riktig. Hvis du planlegger å bygge noe lignende, ta kontakt – vi hjelper team med å arkitekturere og skalere AI-native systemer som yter under press.