CKBA opschalen naar een full-fledged enterprise RAG-oplossing

Om CKBA op te schalen naar een full-fledged enterprise RAG-oplossing, moeten verschillende componenten worden verbeterd, uitgebreid en geoptimaliseerd. Hier is een overzicht van wat je moet toevoegen, wijzigen en verwijderen in je huidige Python-code.

—

1. Wat moet je VERANDEREN (Optimalisatie & Performance)?

✅ 1.1. Vervang lichte NLP-modellen door krachtige LLM’s met GPU-optimalisatie
🔹 Gebruik een meer geavanceerd model zoals Llama 3, Mixtral, GPT-NeoX of Falcon via een lokale inferentie-pipeline i.p.v. BloomZ.
🔹 vLLM of TGI (Text Generation Inference) voor snellere inference op GPU.

Aanpassing in code:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = “meta-llama/Meta-Llama-3-8B”
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map=”auto”)

—

✅ 1.2. Verbeter document chunking & retrieval-strategieën
🔹 Optimaliseer document splitting (Semantic Chunking) & Hybrid Retrieval
🔹 Gebruik LangChain’s RecursiveCharacterTextSplitter of LlamaIndex’s Contextual Compression Retriever

Nieuwe document-split methode:

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
docs = splitter.split_documents(documents)

—

✅ 1.3. Voeg een persistente database toe (i.p.v. alleen FAISS)
🔹 Gebruik Weaviate, Milvus of ChromaDB om persistentie te krijgen naast FAISS.
🔹 Voeg een hybride retrieval toe met een SQL/graph database.

Nieuwe database-integratie:

from weaviate import Client

client = Client(“http://localhost:8080“)
client.schema.get() # Check database structuur

—

2. Wat moet je TOEVOEGEN (Enterprise Features)?

🆕 2.1. Hybride Search (Vector + SQL + Graph)
🔹 Gebruik FAISS + PostgreSQL + GraphDB (Neo4j, ArangoDB)
🔹 Dit verbetert relevantie en retrieval snelheid door semantische en relationele zoekopties.

Voorbeeld hybrid retrieval in LangChain:

from langchain.chains import GraphCypherQAChain
from langchain.graphs import Neo4jGraph

graph = Neo4jGraph(url=”bolt://localhost:7687″, username=”neo4j”, password=”password”)
qa_chain = GraphCypherQAChain(graph=graph)

—

🆕 2.2. Caching & Indexing
🔹 Voeg Redis of Qdrant toe als cache-layer voor veelgestelde vragen.
🔹 Gebruik een query optimizer zoals ColBERT voor snellere vector searches.

Caching met Redis:

import redis

cache = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)
cache.set(“query:1”, “AI Consultant antwoord”)

—

🆕 2.3. API Gateway + Authentificatie
🔹 Gebruik Traefik of Nginx voor API-verkeer
🔹 Voeg OAuth2, JWT of API Keys toe voor veilige toegang

FastAPI-authenticatie met JWT:

from fastapi.security import OAuth2PasswordBearer

oauth2_scheme = OAuth2PasswordBearer(tokenUrl=”token”)

—

3. Wat moet je VERWIJDEREN (Bottlenecks & Inefficiënties)?

❌ 3.1. Railway als hosting → Vervangen door eigen server of cloud
🔹 Gebruik bare-metal GPU server of Azure/AWS/GCP Kubernetes
🔹 Railway is te beperkt in resources voor een full-fledged AI-systeem

—

❌ 3.2. Alleen FAISS als vectorstore
🔹 Voeg een persistente database toe om herstartproblemen te voorkomen
🔹 Gebruik FAISS + ChromaDB/Weaviate/Milvus

—

Samenvatting: Full-fledged CKBA verbeteringen

✔ Krachtigere LLM (Llama3/Mixtral)
✔ Hybrid retrieval (FAISS + SQL + GraphDB)
✔ Schaalbare API & Auth (OAuth, API Gateway)
✔ Caching voor performance boost
✔ Persistente database i.p.v. alleen FAISS
✔ Docker + Kubernetes voor enterprise-level deployment