데이터 인덱싱 및 일반적인 과제

핵심적으로 데이터 인덱싱은 원시 데이터를 검색에 최적화 된 형식으로 변환하는 프로세스입니다. 새로운 진실 소스 데이터를 생성 할 수있는 임의의 응용 프로그램과 달리 인덱싱 파이프 라인은 기존 데이터를 다양한 방식으로 처리하면서 원래 소스로의 추적 성을 유지합니다. 진실의 근원이 아닌 파생물이되는이 본질적인 본질은 독특한 도전과 요구 사항을 만듭니다.

좋은 인덱싱 파이프 라인의 특성

잘 설계된 인덱싱 파이프 라인은 몇 가지 주요 특성을 가져야합니다.

1. 건물의 용이성

사람들은 데이터베이스 조작/액세스, 스트리밍 프로세싱, 병렬화, 결함 복구 등과 같은 마스터 링 기술없이 새로운 인덱싱 파이프 라인을 구축 할 수 있어야합니다. 또한 변환 구성 요소 (일명 작업)는 다양한 파이프 라인에서 쉽게 복합 가능하고 재사용 할 수 있어야합니다.

2. 유지 가능성

파이프 라인은 이해, 수정 및 디버그를 쉽게 이해할 수 있어야합니다. 복잡한 변환 논리는 유지 보수 부담이되지 않고 관리 할 수 ​​있어야합니다.

반면에 인덱싱 파이프 라인은 상태가 완성 된 시스템이므로 변환 로직 외에도 파이프 라인 상태의 명확한 상태 (예 : 데이터 항목 수에 대한 통계, 신선도 및 특정 파생 데이터 조각이 원래 소스로 다시 추적하는 방법을 드러내는 것도 중요합니다.

3. 비용 효율성

데이터 변환 (데이터 간의 관계를 추적하는 데 필요한)은 과도한 계산 또는 저장 비용없이 효율적으로 수행해야합니다. 또한 기존 계산은 가능할 때마다 재사용해야합니다. 예를 들어, 문서 변경의 1% 또는 청크의 1%에만 영향을 미치는 청크 전략 변경은 전체 데이터 세트에 비해 고가의 임베딩 모델을 다시 시작할 필요가 없습니다.

4. 신선도 색인

많은 응용 프로그램의 경우 인덱싱의 진실 소스가 지속적으로 업데이트되므로 인덱싱 파이프 라인이 적시에 그에 따라 업데이트되는지 확인하는 것이 중요합니다.

인덱싱 파이프 라인의 일반적인 과제

점진적인 업데이트는 어려운 일입니다

모든 것을 재 처리하는 대신 새롭거나 변경된 데이터 만 처리하는 능력은 비용 효율성과 신선도를 모두 인덱싱하는 데 중요합니다. 데이터가 커짐에 따라 특히 중요합니다.

점진적인 업데이트 작업을 수행하려면 파이프 라인의 상태를 신중하게 추적하고, 데이터의 재 처리 해야하는 부분을 결정하고 이전 버전에서 파생 된 상태가 완전히 삭제되거나 교체되어 있는지 확인해야합니다. 변환, 외부 처리, 조기 종료 후 회복 등의 팬인/팬 아웃과 같은 다양한 복잡성을 고려하면서 올바르게 만드는 것은 어려운 일입니다.

업그레이드 가능성은 종종 간과되었습니다

많은 구현은 초기 설정에 중점을 두지 만 파이프 라인이 어떻게 발전하는지를 무시합니다. 요구 사항 변경 또는 새 처리 단계를 추가 해야하는 경우 시스템은 완전히 재건 할 필요없이 적응해야합니다.

전통적인 파이프 라인 구현은 종종 처리 단계의 변화로 어려움을 겪고 있습니다. 단계를 추가하거나 수정하려면 일반적으로 모든 데이터를 재 처리해야하며, 이는 매우 비싸고 수동 프로세스가 포함됩니다.

결정 론적 논리 함정

많은 시스템에는 결정 론적 처리 로직이 필요합니다. 즉, 동일한 입력이 항상 동일한 출력을 생성해야합니다. 이것은 다음과 같은 경우 문제가됩니다.

• 입력 삭제를 처리해야합니다
• 처리 논리가 자연스럽게 진화합니다
• 이전 실행에서 생성 된 키는 현재 실행과 일치하지 않으므로 데이터 유출이 발생합니다.

Cocoindex가 이러한 과제를 해결하는 방법

Cocoindex는 기본적으로 다른 정신 모델로 파이프 라인을 인덱싱하는 데 접근합니다. 반응이 바닐라 JavaScript와 비교하여 UI 개발을 혁신하는 방법과 유사합니다. 데이터 처리의 역학에 중점을 두는 대신 사용자는 비즈니스 로직 및 원하는 상태에 집중할 수 있습니다.

1. 무국적 논리: 사용자는 국가 관리에 대해 걱정하지 않고 순수한 변환 논리를 작성합니다.
2. 자동 델타 처리: CocoIndex는 증분 업데이트를 효율적으로 처리합니다
3. 내장 추적 가능성: 모든 변환 된 데이터는 소스의 계보를 유지합니다.
4. 유연한 진화: 파이프 라인 변경에서 과거의 중간 상태는 가능할 때마다 여전히 재사용 할 수 있습니다.
5. 비 결정적 우호: Data Lineage가 명확하게 추적되면, 논리 처리에 대한 결정성이 없어도 Cocoindex는 여전히 오래된 상태가 올바르게 퍼져 있는지 확인할 수 있습니다.

우리가 처리하는 미묘한 복잡성

• 파이프 라인 업데이트에서 처리 상태 관리
• 부분 업데이트 중에 데이터 일관성을 보장합니다
• 파이프 라인의 조기 종료에서 원활한 복구
• 리소스 사용을 자동으로 최적화합니다
• 데이터 계보 및 관계 유지

정신 모델 이동

React이 선언적 렌더링의 개념을 도입하여 개발자가 UI 업데이트에 대해 생각하는 방식을 바꾸었던 것처럼 CocoIndex는 데이터 인덱싱에 대한 생각을 변경합니다. 명령적인 처리 로직을 작성하는 대신 사용자는 원하는 변환을 선언하고 CocoIndex가 효율적인 실행의 복잡성을 처리하도록합니다.

이러한 변화를 통해 개발자는 데이터를 얻는 방법의 메커니즘보다는 데이터의 모습에 집중할 수 있습니다. 결과는 응용 프로그램의 요구에 따라 발전 할 수있는보다 유지 가능하고 효율적이며 신뢰할 수있는 인덱싱 파이프 라인입니다.

마지막으로,

잘 설계된 인덱싱 파이프 라인은 생산 래그 애플리케이션에 중요하지만 유지 관리 가능하고 효율적이며 진화 가능한 제품을 구축하는 것은 어려운 일입니다. CocoIndex는 개발자가 핵심 비즈니스 논리에 집중할 수 있도록 이러한 복잡성을 처리하는 프레임 워크를 제공합니다.

전통적인 접근 방식이 직면 한 문제로부터 배우면 RAG 응용 프로그램을 구축하는 모든 사람이 강력한 데이터 인덱싱에 액세스 할 수있는 시스템을 만들었습니다.

Github에서 Cocoindex를 지원할 수 있다면 (우리의 일을 좋아한다면 별입니다. 따뜻한 코코넛 포옹으로 대단히 감사합니다.