Implementing the RAG flow

RAG Workflow Implementatie met Vector Database

• Doel: De volledige RAG-workflow (Retrieval-Augmented Generation) implementeren met behulp van een Vector Database.
• Stap 1: Chunking (Tekst opsplitsen)
• Lees de brontekst (bijv. report. md).
• Splits de tekst op in kleinere stukken (chunks) op basis van secties.
• Stap 2: Embedding Genereren
• Genereer een numerieke representatie (embedding) voor elke individuele chunk.
• De functie moet zowel een enkele string als een lijst van strings kunnen verwerken.
• Stap 3: Vector Store Indexeren
• Creëer een instantie van de Vector Store.
• Loop over de paren (chunk, embedding) en voeg ze toe aan de store (store. add_vector).
• Belangrijk: Sla de originele tekst (of een ID) op samen met de embedding, zodat de opgehaalde resultaten betekenisvol zijn.
• Stap 4: Gebruikersvraag Embedden
• Wanneer een gebruiker een vraag stelt, genereer dan een embedding voor deze vraag (de 'user embedding').
• Stap 5: Relevantie Zoeken (Retrieval)
• Zoek in de Vector Store met de gebruikersembedding.
• Geef aan hoeveel relevante chunks je wilt terugkrijgen (bijv. de top 2).
• De zoekopdracht retourneert de meest relevante documentchunks en hun afstand (bijv. cosinusafstand).

Takeaways

• De brontekst wordt eerst opgesplitst in kleinere stukken (chunks) voor verwerking.
• Elke chunk wordt omgezet in een numerieke representatie (embedding) en deze wordt samen met de originele tekst in de Vector Store geïndexeerd.
• Bij een gebruikersvraag wordt deze vraag ook een embedding gegeven.
• Retrieval vindt plaats door de gebruikersembedding te vergelijken met de opgeslagen embeddings om de meest relevante chunks terug te vinden (bijv. via cosinusafstand).