在快速发展的人工智能开发领域，检索增强生成 (rag) 已成为利用上下文信息增强大型语言模型 (llm) 响应的关键技术。虽然 python 在 ai/ml 生态系统中占据主导地位，但对系统编程语言中强大的、生产级 rag 实现的需求日益增长。 gorag 是 stacklok 的一个新开源库，它为 go 生态系统带来了 rag 功能。
rag 开发中的 go 案例
go 在构建并发、可扩展系统方面的优势使其成为生产 rag 实现的绝佳选择。与基于 python 的解决方案通常需要复杂的部署策略和仔细的资源管理不同，go 的编译性质和内置并发原语提供了几个优势：
- 卓越的内存管理和垃圾收集
- 对高性能并发操作的原生支持
- 通过单一二进制发行版简化部署
- 强大的类型安全性和编译时错误检查
在构建需要处理高吞吐量并保持低延迟同时管理多个向量数据库连接和 llm 交互的 rag 系统时，这些特性特别有价值。
gorag：综合 rag 工具包
gorag 通过为 rag 开发提供统一的接口，解决了 go 生态系统中的一个重大缺陷。该库抽象化了使用不同 llm 后端和矢量数据库的复杂性，提供了遵循 go 习惯用法和最佳实践的干净 api。
核心架构
gorag 的核心是实现了模块化架构，将关注点分开：
- llm互动（同时支持ollama和openai）
- 嵌入生成
- 矢量数据库操作（目前支持 postgresql 的 pgvector 和 qdrant）
这种分离允许开发人员交换组件而不影响其应用程序逻辑的其余部分。例如，您可以在本地使用 ollama 开始开发，然后无缝切换到 openai 进行生产。
为您的知识库生成嵌入
该库以其简单的 rag 实现方法而引人注目。这是一个典型的工作流程
针对本地 llm 或 openai 生成嵌入：
embedding, err := embeddingbackend.embed(ctx, documentcontent)
if err != nil {
log.fatalf("error generating embedding: %v", err)
}
将嵌入存储在矢量数据库中（由 gorag 的抽象层自动处理）并查询相关文档：
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retrieveddocs, err := vectordb.queryrelevantdocuments(
ctx,
queryembedding,
"ollama",
)
使用检索到的上下文来增强提示：
augmentedquery := db.combinequerywithcontext(query, retrieveddocs)
生产注意事项
在生产环境中部署 rag 应用程序时，有几个因素变得至关重要：
可扩展性
gorag 的设计允许矢量数据库操作的水平扩展。例如，带有 pgvector 实现的 postgresql 可以利用连接池和并行查询执行。
监控和可观察性
虽然该库目前处于早期阶段，但它的 go 实现使得使用标准 go 工具（如 prometheus/client_golang 或 opentelemetry）添加指标和跟踪变得简单。
成本管理
该库对多个 llm 后端的支持允许开发人员通过针对不同用例选择适当的提供商来优化成本。例如，使用 ollama 进行开发和测试，同时保留 openai 用于生产工作负载。
未来方向
gorag 项目正在积极开发，即将出现一些令人兴奋的可能性：
- 支持其他矢量数据库，例如 weaviate 和 milvus
- 与更多llm提供商集成
- 增强的安全功能，包括输入验证和速率限制
- 改进的可观察性和监控能力
入门
对于希望采用 gorag 的开发人员来说，初始设置非常简单：
import "github.com/stackloklabs/gorag"
该库遵循go的标准模块系统，可以轻松集成到现有项目中。示例目录提供了各种用例的全面演示，从基本的 llm 交互到完整的 rag 实现。
