{"id":74,"date":"2025-01-19T23:57:03","date_gmt":"2025-01-19T23:57:03","guid":{"rendered":"https:\/\/yininai.nl\/?page_id=74"},"modified":"2025-01-20T00:00:15","modified_gmt":"2025-01-20T00:00:15","slug":"ckba-opschalen-naar-een-full-fledged-enterprise-rag-oplossing","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/yininai.nl\/index.php\/ckba-opschalen-naar-een-full-fledged-enterprise-rag-oplossing\/","title":{"rendered":"CKBA opschalen naar een full-fledged enterprise RAG-oplossing"},"content":{"rendered":"\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>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.<br><br><br>&#8212;<br><br>1. Wat moet je VERANDEREN (Optimalisatie &amp; Performance)?<br><br>\u2705 1.1. Vervang lichte NLP-modellen door krachtige LLM\u2019s met GPU-optimalisatie<br>\ud83d\udd39 Gebruik een meer geavanceerd model zoals Llama 3, Mixtral, GPT-NeoX of Falcon via een lokale inferentie-pipeline i.p.v. BloomZ.<br>\ud83d\udd39 vLLM of TGI (Text Generation Inference) voor snellere inference op GPU.<br><br>Aanpassing in code:<br><br>from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer<br><br>model_name = &#8220;meta-llama\/Meta-Llama-3-8B&#8221;<br>tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)<br>model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map=&#8221;auto&#8221;)<br><br><br>&#8212;<br><br>\u2705 1.2. Verbeter document chunking &amp; retrieval-strategie\u00ebn<br>\ud83d\udd39 Optimaliseer document splitting (Semantic Chunking) &amp; Hybrid Retrieval<br>\ud83d\udd39 Gebruik LangChain&#8217;s RecursiveCharacterTextSplitter of LlamaIndex\u2019s Contextual Compression Retriever<br><br>Nieuwe document-split methode:<br><br>from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter<br><br>splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)<br>docs = splitter.split_documents(documents)<br><br><br>&#8212;<br><br>\u2705 1.3. Voeg een persistente database toe (i.p.v. alleen FAISS)<br>\ud83d\udd39 Gebruik Weaviate, Milvus of ChromaDB om persistentie te krijgen naast FAISS.<br>\ud83d\udd39 Voeg een hybride retrieval toe met een SQL\/graph database.<br><br>Nieuwe database-integratie:<br><br>from weaviate import Client<br><br>client = Client(&#8220;<a href=\"http:\/\/localhost:8080\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">http:\/\/localhost:8080<\/a>&#8220;)<br>client.schema.get() # Check database structuur<br><br><br>&#8212;<br><br>2. Wat moet je TOEVOEGEN (Enterprise Features)?<br><br>\ud83c\udd95 2.1. Hybride Search (Vector + SQL + Graph)<br>\ud83d\udd39 Gebruik FAISS + PostgreSQL + GraphDB (Neo4j, ArangoDB)<br>\ud83d\udd39 Dit verbetert relevantie en retrieval snelheid door semantische en relationele zoekopties.<br><br>Voorbeeld hybrid retrieval in LangChain:<br><br>from langchain.chains import GraphCypherQAChain<br>from langchain.graphs import Neo4jGraph<br><br>graph = Neo4jGraph(url=&#8221;bolt:\/\/localhost:7687&#8243;, username=&#8221;neo4j&#8221;, password=&#8221;password&#8221;)<br>qa_chain = GraphCypherQAChain(graph=graph)<br><br><br>&#8212;<br><br>\ud83c\udd95 2.2. Caching &amp; Indexing<br>\ud83d\udd39 Voeg Redis of Qdrant toe als cache-layer voor veelgestelde vragen.<br>\ud83d\udd39 Gebruik een query optimizer zoals ColBERT voor snellere vector searches.<br><br>Caching met Redis:<br><br>import redis<br><br>cache = redis.Redis(host=&#8217;localhost&#8217;, port=6379, db=0)<br>cache.set(&#8220;query:1&#8221;, &#8220;AI Consultant antwoord&#8221;)<br><br><br>&#8212;<br><br>\ud83c\udd95 2.3. API Gateway + Authentificatie<br>\ud83d\udd39 Gebruik Traefik of Nginx voor API-verkeer<br>\ud83d\udd39 Voeg OAuth2, JWT of API Keys toe voor veilige toegang<br><br>FastAPI-authenticatie met JWT:<br><br>from fastapi.security import OAuth2PasswordBearer<br><br>oauth2_scheme = OAuth2PasswordBearer(tokenUrl=&#8221;token&#8221;)<br><br><br>&#8212;<br><br>3. Wat moet je VERWIJDEREN (Bottlenecks &amp; Ineffici\u00ebnties)?<br><br>\u274c 3.1. Railway als hosting \u2192 Vervangen door eigen server of cloud<br>\ud83d\udd39 Gebruik bare-metal GPU server of Azure\/AWS\/GCP Kubernetes<br>\ud83d\udd39 Railway is te beperkt in resources voor een full-fledged AI-systeem<br><br><br>&#8212;<br><br>\u274c 3.2. Alleen FAISS als vectorstore<br>\ud83d\udd39 Voeg een persistente database toe om herstartproblemen te voorkomen<br>\ud83d\udd39 Gebruik FAISS + ChromaDB\/Weaviate\/Milvus<br><br><br>&#8212;<br><br>Samenvatting: Full-fledged CKBA verbeteringen<br><br>\u2714 Krachtigere LLM (Llama3\/Mixtral)<br>\u2714 Hybrid retrieval (FAISS + SQL + GraphDB)<br>\u2714 Schaalbare API &amp; Auth (OAuth, API Gateway)<br>\u2714 Caching voor performance boost<br>\u2714 Persistente database i.p.v. alleen FAISS<br>\u2714 Docker + Kubernetes voor enterprise-level deployment<br><\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-74","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/yininai.nl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/74","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/yininai.nl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/yininai.nl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/yininai.nl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/yininai.nl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=74"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/yininai.nl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/74\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":78,"href":"https:\/\/yininai.nl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/74\/revisions\/78"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/yininai.nl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=74"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}