Weaviate Go Client（v5.7.3）を使い、Goでベクトル検索・gRPCバッチ投入・RAG（検索結果を踏まえて回答を生成する手法）を実装する方法を紹介する記事が公開されました。著者はVeriCerts Tech Blogの寄稿者で、Docker ComposeによるWeaviateのローカル起動（ポート8080/50051を使用）から、スキーマ作成、バッチ投入、nearVector検索、Hybrid Search、OpenAI APIを使ったRAGサンプルまでを解説しています。

注目は5,000件のデータ投入におけるベンチマーク結果です。RESTバッチ投入が4,410ms（1,133.6 objects/sec）だったのに対し、gRPCバッチ投入は1,782ms（2,804.5 objects/sec）と約2.47倍高速だったと報告されています。

出典が伝えている要点

  • 記事はWeaviate Go Client v5.7.3を使用した実装ガイドである
  • Docker ComposeでWeaviateをローカル起動する手順が紹介されている（ポート8080/50051を使用）
  • 5,000件のデータを投入するベンチマークを実施している
  • RESTバッチ投入は4,410ms、1,133.6 objects/secという結果だった
  • gRPCバッチ投入は1,782ms、2,804.5 objects/secという結果だった
  • gRPCバッチ投入はRESTバッチ投入と比べて約2.47倍高速だったとしている
  • 記事にはschema作成、batch投入、nearVector検索、Hybrid Searchの実装コード例が含まれる
  • OpenAI APIを使用したRAGのサンプルコードが紹介されている
  • 著者は生成AI・ベクトルDB・Goの技術情報を共有するVeriCerts Tech Blogの寄稿者である

原文より

大量のオブジェクトを入れるときはBatch().ObjectsBatcher().WithObjects(...).Do(ctx)を使う

出典: zenn.dev

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