Utveckla ett RAG-system i produktionsklass med LangChain och Redis vektorsökning
Den här artikeln går igenom den kompletta arkitekturen för ett skalbart Retrieval-Augmented Generation (RAG)-system byggt med LangChain och Redis Vector Search. Den bryter ner varje lager – från dokumentinmatning och vektorindexering till orkestrering av flera hyresgäster och LLM-promptoptimering – med ett starkt fokus på design med låg latens och produktionsklass. Oavsett om du bygger en AI-assistent, en företagschattbot eller ett domänspecifikt hämtningslager, erbjuder den här guiden verkliga mönster, avvägningar och tekniska taktiker för att få det rätt. Om du planerar att bygga något liknande, kontakta oss – vi hjälper team att utforma och skala AI-nativa system som presterar under press.
