Изграждане на ефективна RAG система: От начинаещ до най-добри практики

Генерирането с разширено извличане (Retrieval-Augmented Generation, RAG) се превърна в ключова технология за изграждане на приложения, базирани на големи езикови модели (LLM). То подобрява възможностите на LLM чрез извличане на подходяща информация от външни източници на знания, като решава ограниченията на LLM по отношение на покритието на знанията и навременността. Тази статия ще разгледа задълбочено различните етапи на RAG и ще предостави практически съвети и най-добри практики за изграждане на ефективна RAG система.

Какво е RAG?

RAG е архитектура, която първо извлича подходяща информация от външна база знания, преди да генерира отговор. Този метод ефективно комбинира възможностите за генериране на LLM с точността и актуалността на външните данни. Накратко, RAG включва следните ключови стъпки:

Извличане (Retrieval): Извличане на подходящи документи или информационни фрагменти от външна база знания въз основа на заявката на потребителя.
Разширяване (Augmentation): Добавяне на извлечената информация към заявката на потребителя, за да се формира разширен подкана (Prompt).
Генериране (Generation): Въвеждане на разширената подкана в LLM, за да се генерира окончателният отговор или текст.

Предимства на RAG

Разширяване на знанията: RAG позволява на LLM да има достъп до по-широка и актуална информация, като по този начин преодолява присъщите ограничения на знанията на LLM.
Обяснимост: RAG предоставя извлечените документи като основа за отговора, което подобрява обяснимостта и надеждността на отговора.
Намаляване на халюцинациите: Чрез базиране на отговорите на външни знания, RAG може значително да намали риска LLM да генерира „халюцинации“ (т.е. да измисля факти).
Актуализация в реално време: RAG може да се интегрира с източници на данни в реално време, за да се гарантира, че LLM може да предостави най-новата информация.
Рентабилен: В сравнение с преобучението на LLM, RAG е по-икономически ефективен начин за актуализиране на знанията.

Стъпки за изграждане на RAG система

По-долу са дадени подробни стъпки за изграждане на RAG система:

1. Подготовка на данни

Избор на източник на данни: Изберете подходяща база знания, като библиотека с документи, съдържание на уебсайтове, база данни, API и др.
Почистване и предварителна обработка на данни: Почистете, дедуплицирайте, форматирайте и т.н. данните, за да осигурите качество и последователност на данните.
Разделяне на документи (Chunking): Разделете големи документи на по-малки текстови блокове (chunks), за да улесните извличането. Стратегията за Chunking има голямо влияние върху производителността на RAG. Общите стратегии включват разделяне с фиксиран размер, разделяне на базата на семантика и др.
- Разделяне с фиксиран размер: Разделете документа според фиксиран брой знаци или токени.
- Разделяне на базата на семантика: Опитайте се да разделите документа според семантични единици, като изречения, параграфи или глави. Някои инструменти като Langchain предоставят разделители на документи, базирани на семантично разделяне на текст.

2. Изграждане на индекс

Вграждане (Embedding): Използвайте модел за вграждане (например text-embedding-ada-002 на OpenAI или sentence transformers на Hugging Face), за да преобразувате текстовите блокове във векторни представяния. Моделът за вграждане може да кодира семантичната информация на текста във вектор, така че семантично подобните текстове да са по-близо един до друг във векторното пространство.
Векторна база данни: Съхранявайте вградените вектори във векторна база данни, като Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma и др. Векторната база данни може ефективно да извършва търсене на сходство, за да намери най-подходящите текстови блокове според заявката на потребителя.
Управление на метаданни: В допълнение към текстовото съдържание, можете също да съхранявате метаданни за всеки текстов блок, като източник на документа, време на създаване и др. Метаданните могат да се използват за филтриране и сортиране на резултатите от търсенето.

3. Извличане* Заявка за вграждане: Използвайте същия модел за вграждане, както при изграждането на индекса, за да преобразувате потребителските заявки във векторни представяния.

Търсене на сходство: Извършете търсене на сходство във векторната база данни, за да намерите текстовите блокове, които са най-сходни с вектора на заявката. Често използваните мерки за сходство включват косинусово сходство, Евклидово разстояние и др.
Сортиране и филтриране на резултатите от извличане: Сортирайте и филтрирайте резултатите от извличане въз основа на резултатите за сходство и метаданните, за да изберете най-подходящите текстови блокове.
Стратегия за извличане: Трябва да се обърне внимание на степента на извличане, т.е. дали могат да бъдат намерени всички свързани документи. Можете да опитате различни стратегии за извличане, като например увеличаване на броя на резултатите от извличане, използване на различни мерки за сходство и др.

4. Генериране

Инженеринг на подкани (Prompt Engineering): Проектирайте подходящи шаблони за подкани, за да комбинирате извлечените текстови блокове с потребителските заявки. Добрите шаблони за подкани могат да насочат LLM да генерира по-точни и по-подходящи отговори.
- Обучение в контекст (In-Context Learning): Включете примери в подканата, които показват как да генерирате отговори въз основа на контекста.
- Ясни инструкции: Ясно посочете в подканата задачата, която LLM трябва да изпълни, като например „Отговорете на въпроса въз основа на следната информация“, „Обобщете следното съдържание“ и др.
Избор на LLM: Изберете подходящ LLM за генериране на отговори. Често използваните LLM включват GPT-3.5 и GPT-4 на OpenAI, Claude на Anthropic, Gemini на Google и др.
Регулиране на параметрите за генериране: Регулирайте параметрите за генериране на LLM, като например температура (temperature), максимална дължина (max length) и др., за да контролирате стила и качеството на генерирания текст.
Последваща обработка: Извършете последваща обработка на отговорите, генерирани от LLM, като например премахване на излишна информация, коригиране на граматически грешки и др.

Практически съвети и най-добри практики

Изберете подходяща векторна база данни: Различните векторни бази данни се различават по отношение на производителност, разширяемост, цена и т.н. Трябва да изберете според действителните нужди.
Оптимизирайте стратегията за Chunking: Стратегията за Chunking има голямо влияние върху производителността на RAG. Трябва да се коригира според характеристиките на документа и възможностите на LLM.
Използвайте усъвършенствани техники за извличане: В допълнение към основното търсене на сходство, можете да използвате и някои усъвършенствани техники за извличане, като например:
- Многовекторно извличане: Генерирайте множество вектори за вграждане за всеки блок от документ, например вектори за вграждане, базирани на различни гледни точки или различни гранули.
- Хибридно извличане (Hybrid Retrieval): Комбинирайте извличане, базирано на ключови думи, и извличане, базирано на семантика, за да подобрите точността на извличането.
Използвайте техники за инженеринг на подкани: Инженерингът на подкани е ключов фактор, който влияе върху производителността на RAG. Можете да опитате различни шаблони за подкани и да извършите експериментална проверка.
Оценете производителността на RAG системата: Използвайте подходящи показатели за оценка, за да оцените производителността на RAG системата, като например точност, степен на извличане, плавност и др.
Непрекъснато оптимизиране: Производителността на RAG системата трябва да бъде непрекъснато оптимизирана. Трябва редовно да оценявате и коригирате всяка връзка, като например източници на данни, модели за вграждане, векторни бази данни, шаблони за подкани и др.
Обмислете варианти на RAG: С непрекъснатото развитие на RAG технологията се появяват много варианти на RAG, като например:
- Agentic RAG: Комбинирайте AI Agent технологията, за да позволите на RAG системата самостоятелно да извършва извличане на знания и генериране на отговори.
- bRAG (Boosting RAG): Чрез оптимизиране на връзките за извличане и генериране, подобрете производителността на RAG системата.

Препоръки за инструменти

Langchain: Популярна рамка за разработка на LLM приложения, която предоставя богати RAG свързани компоненти и инструменти.
LlamaIndex: Рамка с отворен код, фокусирана върху RAG, която предоставя функции като свързване на данни, изграждане на индекси, двигатели за заявки и др.
Haystack: Модулна рамка за разработка на LLM приложения, която предоставя мощни RAG функции.
Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma: Често използвани векторни бази данни, които предоставят ефективни функции за търсене на сходство.
Hugging Face Transformers: Популярна NLP библиотека, която предоставя различни предварително обучени модели, включително модели за вграждане.## Обобщение

RAG е мощна технология, която може ефективно да подобри възможностите на LLM, като им даде достъп до по-широк и актуален набор от знания. Чрез стъпките, техниките и инструментите, представени в тази статия, можете да изградите ефективна RAG система и да я приложите към различни практически сценарии, като например интелигентно обслужване на клиенти, въпроси и отговори, генериране на съдържание и др. Не забравяйте, че RAG системите трябва непрекъснато да се оптимизират, за да се постигне оптимална производителност. Продължавайте да учите и да практикувате, и изследвайте повече възможности на RAG!