Feast、Milvus、Doclingを使ったRAGのクイックスタート

このプロジェクトは、Feastを使用して検索拡張生成（RAG）アプリケーションを構築する方法を示しています。基本的なRAGデモを拡張し、Doclingを使用してPDFをLLMで使用できるテキストデータに変換する方法、Milvusをベクトルデータベースとして使用してRAGの埋め込みを保存および取得する方法、そして取り込み中にDoclingを使用してPDFを変換する方法を示しています。さらに、オンライン特徴検索、宣言的な特徴定義、ベクトル検索、構造化および非構造化コンテキスト、バージョン管理と再利用可能性などの機能も示しています。このプロジェクトには、サンプルデータ、Feastの特徴ビューとエンティティ構成を定義するPythonファイル、オフラインおよびオンラインストアを構成するYAMLファイル、そして2つの主要なノートブックが含まれています。1つはDoclingを使用してPDFからテキストを抽出し、Parquetファイルに保存する方法を示し、もう1つはFeastを使用してテキストデータをインジェストし、オンラインストアから保存および取得する方法を示しています。