Izgradnja efikasnog RAG sistema: Od početka do najboljih praksi

Generisanje uz pomoć pretraživanja (Retrieval-Augmented Generation, RAG) je postalo ključna tehnologija za izgradnju aplikacija zasnovanih na velikim jezičkim modelima (LLM). Ono poboljšava sposobnosti LLM-a pretraživanjem relevantnih informacija iz eksternih izvora znanja, rješavajući ograničenja LLM-a u pogledu pokrivenosti znanjem i blagovremenosti. Ovaj članak će detaljno istražiti različite faze RAG-a i pružiti praktične savjete i najbolje prakse za izgradnju efikasnog RAG sistema.

Šta je RAG?

RAG je arhitektura koja prvo pretražuje relevantne informacije iz eksterne baze znanja prije generisanja odgovora. Ova metoda efikasno kombinuje sposobnost generisanja LLM-a sa tačnošću i realnim vremenom eksternih podataka. Jednostavno rečeno, RAG uključuje sljedeće ključne korake:

1. Pretraživanje (Retrieval): Pretraživanje relevantnih dokumenata ili fragmenata informacija iz eksterne baze znanja na osnovu korisničkog upita.
2. Poboljšanje (Augmentation): Dodavanje preuzetih informacija korisničkom upitu, formirajući poboljšani upit (Prompt).
3. Generisanje (Generation): Unošenje poboljšanog upita u LLM za generisanje konačnog odgovora ili teksta.

Prednosti RAG-a

• Poboljšanje znanja: RAG omogućava LLM-u pristup širem i ažurnijem spektru informacija, prevazilazeći inherentna ograničenja znanja LLM-a.
• Objašnjivost: RAG pruža preuzete dokumente kao osnovu za odgovor, poboljšavajući objašnjivost i vjerodostojnost odgovora.
• Smanjenje halucinacija: Usmjeravanjem odgovora na eksterno znanje, RAG može značajno smanjiti rizik od "halucinacija" (tj. izmišljanja činjenica) od strane LLM-a.
• Realno vrijeme: RAG se može integrirati sa izvorima podataka u realnom vremenu, osiguravajući da LLM može pružiti najnovije informacije.
• Isplativost: U poređenju sa ponovnim treniranjem LLM-a, RAG je ekonomičniji način ažuriranja znanja.

Koraci za izgradnju RAG sistema

Slijede detaljni koraci za izgradnju RAG sistema:

1. Priprema podataka

• Izbor izvora podataka: Odaberite odgovarajuću bazu znanja, kao što su biblioteka dokumenata, sadržaj web stranice, baza podataka, API, itd.
• Čišćenje i pretprocesiranje podataka: Očistite, uklonite duplikate, formatirajte i obradite podatke kako biste osigurali kvalitet i konzistentnost podataka.
• Podjela dokumenata (Chunking): Podijelite velike dokumente na manje tekstualne blokove (chunks) radi lakšeg pretraživanja. Strategija Chunking-a ima veliki uticaj na performanse RAG-a. Uobičajene strategije uključuju podjelu fiksne veličine, podjelu zasnovanu na semantici, itd.
  • Podjela fiksne veličine: Podijelite dokumente prema fiksnom broju znakova ili tokena.
  • Podjela zasnovana na semantici: Pokušajte podijeliti dokumente prema semantičkim jedinicama, kao što su rečenice, paragrafi ili poglavlja. Neki alati kao što je Langchain pružaju razdjelnike dokumenata zasnovane na semantičkoj podjeli teksta.

2. Izgradnja indeksa

• Ugrađivanje (Embedding): Koristite modele za ugrađivanje (kao što je OpenAI-jev text-embedding-ada-002 ili Hugging Face-ovi sentence transformers) da biste pretvorili tekstualne blokove u vektorske reprezentacije. Modeli za ugrađivanje mogu kodirati semantičke informacije teksta u vektore, tako da su semantički slični tekstovi bliži u vektorskom prostoru.
• Vektorska baza podataka: Pohranite vektore ugrađivanja u vektorsku bazu podataka, kao što su Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma, itd. Vektorska baza podataka može efikasno izvršiti pretragu sličnosti, pronalazeći najrelevantnije tekstualne blokove na osnovu korisničkih upita.
• Upravljanje metapodacima: Pored tekstualnog sadržaja, možete pohraniti i metapodatke za svaki tekstualni blok, kao što su izvor dokumenta, vrijeme kreiranja, itd. Metapodaci se mogu koristiti za filtriranje i sortiranje rezultata pretraživanja.

3. Pretraživanje

• Upiti za ugrađivanje: Koristite isti model ugrađivanja kao i za izgradnju indeksa da biste transformisali korisnički upit u vektorsku reprezentaciju.
• Pretraga sličnosti: Izvršite pretragu sličnosti u vektorskoj bazi podataka da biste pronašli tekstualne blokove koji su najsličniji vektoru upita. Uobičajene metrike sličnosti uključuju kosinusnu sličnost, Euklidsku udaljenost itd.
• Rangiranje i filtriranje rezultata pretrage: Rangirajte i filtrirajte rezultate pretrage na osnovu rezultata sličnosti i metapodataka da biste odabrali najrelevantnije tekstualne blokove.
• Strategija opoziva: Potrebno je razmotriti stopu opoziva pretrage, odnosno da li je moguće pronaći sve relevantne dokumente. Možete isprobati različite strategije pretrage, kao što je povećanje broja rezultata pretrage, korišćenje različitih metrika sličnosti itd.

4. Generisanje

• Inženjering upita (Prompt Engineering): Dizajnirajte odgovarajuće šablone upita da biste kombinovali preuzete tekstualne blokove i korisnički upit. Dobar šablon upita može da usmeri LLM da generiše tačnije i relevantnije odgovore.
  • Učenje u kontekstu (In-Context Learning): Uključite neke primere u upit koji demonstriraju kako generisati odgovore na osnovu konteksta.
  • Jasne instrukcije: Jasno recite LLM-u u upitu koji zadatak treba da izvrši, na primer „Odgovorite na pitanje na osnovu sledećih informacija“, „Sažmite sledeći sadržaj“ itd.
• Izbor LLM-a: Izaberite odgovarajući LLM za generisanje odgovora. Uobičajeni LLM-ovi uključuju OpenAI-jev GPT-3.5, GPT-4, Anthropic-ov Claude, Google-ov Gemini itd.
• Podešavanje parametara generisanja: Podesite parametre generisanja LLM-a, kao što su temperatura (temperature), maksimalna dužina (max length) itd., da biste kontrolisali stil i kvalitet generisanog teksta.
• Post-procesiranje: Izvršite post-procesiranje odgovora koje generiše LLM, kao što je uklanjanje suvišnih informacija, ispravljanje gramatičkih grešaka itd.

Praktični saveti i najbolje prakse

• Izaberite odgovarajuću vektorsku bazu podataka: Različite vektorske baze podataka se razlikuju po performansama, skalabilnosti, ceni itd., i potrebno ih je izabrati na osnovu stvarnih potreba.
• Optimizujte strategiju Chunking-a: Strategija Chunking-a ima veliki uticaj na performanse RAG-a. Potrebno je prilagoditi je na osnovu karakteristika dokumenta i sposobnosti LLM-a.
• Koristite napredne tehnike pretrage: Pored osnovne pretrage sličnosti, možete koristiti i neke napredne tehnike pretrage, kao što su:
  • Pretraga sa više vektora: Generišite više vektora ugrađivanja za svaki blok dokumenta, na primer vektore ugrađivanja zasnovane na različitim perspektivama ili različitim granularnostima.
  • Hibridna pretraga (Hybrid Retrieval): Kombinujte pretragu zasnovanu na ključnim rečima i pretragu zasnovanu na semantici da biste poboljšali tačnost pretrage.
• Koristite tehnike inženjeringa upita: Inženjering upita je ključni faktor koji utiče na performanse RAG-a. Možete isprobati različite šablone upita i izvršiti eksperimentalnu verifikaciju.
• Procenite performanse RAG sistema: Koristite odgovarajuće metrike evaluacije da biste procenili performanse RAG sistema, kao što su tačnost, stopa opoziva, tečnost itd.
• Kontinuirana optimizacija: Performanse RAG sistema zahtevaju kontinuiranu optimizaciju. Potrebno je redovno procenjivati i prilagođavati sve karike, kao što su izvori podataka, modeli ugrađivanja, vektorske baze podataka, šabloni upita itd.
• Razmotrite varijante RAG-a: Sa kontinuiranim razvojem RAG tehnologije, pojavile su se mnoge varijante RAG-a, kao što su:
  • Agentic RAG: Kombinujte AI Agent tehnologiju da biste omogućili RAG sistemu da autonomno vrši pretragu znanja i generisanje odgovora.
  • bRAG (Boosting RAG): Poboljšajte performanse RAG sistema optimizacijom karika pretrage i generisanja.

Preporuke alata

• Langchain: Popularni okvir za razvoj LLM aplikacija, pruža bogate RAG povezane komponente i alate.
• LlamaIndex: Okvir otvorenog koda fokusiran na RAG, pruža funkcije povezivanja podataka, izgradnje indeksa, mehanizama za upite itd.
• Haystack: Modularni okvir za razvoj LLM aplikacija, pruža moćne RAG funkcije.
• Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma: Uobičajene vektorske baze podataka, pružaju efikasnu funkciju pretrage sličnosti.
• Hugging Face Transformers: Popularna NLP biblioteka, pruža različite unapred obučene modele, uključujući modele ugrađivanja.## Zaključak

RAG je moćna tehnologija koja efikasno poboljšava sposobnosti LLM-a (Large Language Models), omogućavajući im pristup širem i ažurnijem znanju. Kroz korake, savjete i alate predstavljene u ovom članku, možete izgraditi efikasan RAG sistem i primijeniti ga u različitim praktičnim scenarijima, kao što su inteligentna korisnička podrška, odgovaranje na pitanja o znanju, generisanje sadržaja itd. Zapamtite, RAG sistem je potrebno kontinuirano optimizirati kako bi se postigao optimalan učinak. Nastavite učiti i prakticirati, istražujući više mogućnosti RAG-a!