Datenverwaltung
26.05.2025, 11:31 Uhr
Azure Durable Functions: Python-Methoden für die Indexierung in RAG-Anwendungen
Ein neuer Ansatz zur Implementierung von Hybrid-Indizierungs-Pipelines in RAG-Anwendungen mit Azure Durable Functions.
(Quelle: EMGenie)
In einer Veröffentlichung auf dem Developer Blog erläutert Felix Mönckemeyer einen Ansatz zur Indexierung in RAG-Anwendungen (Retrieval-Augmented Generation) mithilfe von Azure Durable Functions in Python. Dieser hybrid basierte Ansatz kombiniert die Vorteile der klassischen 'Push'- und 'Pull'-Methoden und adressiert dabei zentrale Herausforderungen wie Skalierung und Statusverwaltung.
Die Notwendigkeit einer robusten Indexierungspipeline wird deutlich, da die Genauigkeit der Ergebnisse von der Qualität der abgerufenen Daten abhängt. Ein reibungslos funktionierendes Indizierungssystem sorgt dafür, dass Unternehmenseinträge wie PDFs ordnungsgemäß erfasst und in einer strukturierten Weise abgerufen werden können. Azure Durable Functions bieten hierbei eine Lösung, indem sie die Dokumentenaufnahme automatisieren und gleichzeitig die Daten in Echtzeit verarbeiten.
Die Autoren des Blogbeitrags präsentieren sowohl die Vor- als auch die Nachteile der bestehenden Methoden. Während die Push-Methode vollständige Kontrolle bietet, kann die Pull-Methoden durch eingeschränkte Konfigurationsoptionen frustrierend sein. Azure Durable Functions ermöglichen es den Entwicklern, eine zustandsbehaftete Workflow-Implementierung zu schreiben, die automatisch den Fortschritt verfolgt und sich bei Fehlern meldet.
Der Artikel enthält wichtige Informationen zur Einrichtung und Bereitstellung der Infrastruktur, die von Entwickler-Containern bis hin zu notwendigen Kodierungsbeispielen reichen. Insbesondere wird die Verwendung der Azure-Durable-Functions-Bibliotheken für Python hervorgehoben, um mehrere Dokumente parallel zu verarbeiten und sicherzustellen, dass die Indizes aktuell sind, was für die Verlässlichkeit der Künstlichen Intelligenz von entscheidender Bedeutung ist.
Ein exemplarischer Workflow zeigt den Verlauf einer Indexierung. Dazu gehören Schritte wie das Auflisten der Dokumente in Blob Storage und die Verwaltung möglicher Fehler ohne Systemausfälle, was die Zuverlässigkeit des Gesamtprozesses erhöht.
