Budování efektivního systému RAG: Od začátečníků po osvědčené postupy

Generování rozšířené o vyhledávání (Retrieval-Augmented Generation, RAG) se stalo klíčovou technologií pro budování aplikací založených na velkých jazykových modelech (LLM). Zlepšuje schopnosti LLM vyhledáváním relevantních informací z externích zdrojů znalostí, čímž řeší omezení LLM v oblasti pokrytí znalostí a aktuálnosti. Tento článek se hlouběji zabývá jednotlivými fázemi RAG a poskytuje praktické tipy a osvědčené postupy pro budování efektivních systémů RAG.

Co je RAG?

RAG je architektura, která před generováním odpovědi nejprve vyhledá relevantní informace z externí znalostní báze. Tato metoda efektivně kombinuje generativní schopnosti LLM s přesností a aktuálností externích dat. Jednoduše řečeno, RAG zahrnuje následující klíčové kroky:

1. Vyhledávání (Retrieval): Na základě uživatelského dotazu vyhledá relevantní dokumenty nebo fragmenty informací z externí znalostní báze.
2. Rozšíření (Augmentation): Přidá vyhledané informace do uživatelského dotazu a vytvoří tak rozšířený prompt.
3. Generování (Generation): Vloží rozšířený prompt do LLM a vygeneruje konečnou odpověď nebo text.

Výhody RAG

• Rozšíření znalostí: RAG umožňuje LLM přístup k širšímu a aktuálnějšímu spektru informací, čímž překonává inherentní omezení znalostí LLM.
• Vysvětlitelnost: RAG poskytuje vyhledané dokumenty jako základ pro odpověď, čímž zvyšuje vysvětlitelnost a důvěryhodnost odpovědi.
• Snížení halucinací: Tím, že RAG zakládá odpovědi na externích znalostech, dokáže výrazně snížit riziko, že LLM bude produkovat „halucinace“ (tj. vymýšlet si fakta).
• Aktuálnost: RAG lze integrovat se zdroji dat v reálném čase, což zajišťuje, že LLM může poskytovat nejnovější informace.
• Nákladová efektivita: Ve srovnání s přetrénováním LLM je RAG ekonomicky efektivnější způsob aktualizace znalostí.

Kroky pro budování systému RAG

Následují podrobné kroky pro budování systému RAG:

1. Příprava dat

• Výběr zdroje dat: Vyberte vhodnou znalostní bázi, jako je knihovna dokumentů, obsah webových stránek, databáze, API atd.
• Čištění a předzpracování dat: Proveďte čištění, deduplikaci, formátování a další zpracování dat, abyste zajistili kvalitu a konzistenci dat.
• Rozdělení dokumentů (Chunking): Rozdělte velké dokumenty na menší textové bloky (chunks), aby se usnadnilo vyhledávání. Strategie Chunking má velký vliv na výkon RAG. Mezi běžné strategie patří rozdělení s pevnou velikostí, rozdělení založené na sémantice atd.
  • Rozdělení s pevnou velikostí: Rozdělte dokument podle pevného počtu znaků nebo tokenů.
  • Rozdělení založené na sémantice: Pokuste se rozdělit dokument podle sémantických jednotek, jako jsou věty, odstavce nebo kapitoly. Některé nástroje, jako je Langchain, poskytují rozdělovače dokumentů založené na sémantickém rozdělení textu.

2. Budování indexu

• Vkládání (Embedding): Použijte model vkládání (například text-embedding-ada-002 od OpenAI nebo sentence transformers od Hugging Face) k převodu textových bloků na vektorové reprezentace. Model vkládání dokáže zakódovat sémantické informace textu do vektoru, takže texty s podobnou sémantikou jsou v prostoru vektorů blíže k sobě.
• Vektorová databáze: Uložte vložené vektory do vektorové databáze, jako je Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma atd. Vektorová databáze dokáže efektivně provádět vyhledávání podobnosti a najít nejrelevantnější textové bloky na základě uživatelského dotazu.
• Správa metadat: Kromě textového obsahu můžete pro každý textový blok ukládat metadata, jako je zdroj dokumentu, čas vytvoření atd. Metadata lze použít k filtrování a řazení výsledků vyhledávání.

3. Vyhledávání

• Dotazovací vložení: Použijte stejný model vložení jako pro konstrukci indexu k transformaci uživatelského dotazu do vektorové reprezentace.
• Vyhledávání podobnosti: Proveďte vyhledávání podobnosti ve vektorové databázi, abyste našli textové bloky, které jsou nejvíce podobné vektoru dotazu. Běžně používané metriky podobnosti zahrnují kosinovou podobnost, euklidovskou vzdálenost atd.
• Řazení a filtrování výsledků vyhledávání: Seřaďte a filtrujte výsledky vyhledávání na základě skóre podobnosti a metadat, abyste vybrali nejrelevantnější textové bloky.
• Strategie vyvolání: Je třeba zvážit míru vyvolání vyhledávání, tj. zda je možné najít všechny relevantní dokumenty. Můžete vyzkoušet různé strategie vyhledávání, například zvýšit počet výsledků vyhledávání, použít různé metriky podobnosti atd.

4. Generování

• Prompt Engineering (Inženýrství výzev): Navrhněte vhodné šablony výzev, které kombinují načtené textové bloky a uživatelské dotazy. Dobré šablony výzev mohou vést LLM k generování přesnějších a relevantnějších odpovědí.
  • In-Context Learning (Učení v kontextu): Zahrňte do výzvy několik příkladů, které demonstrují, jak generovat odpovědi na základě kontextu.
  • Jasné instrukce: Jasně sdělte LLM ve výzvě, jaký úkol má splnit, například „Odpovězte na otázku na základě následujících informací“, „Shrňte následující obsah“ atd.
• Výběr LLM: Vyberte vhodný LLM pro generování odpovědí. Běžně používané LLM zahrnují GPT-3.5 a GPT-4 od OpenAI, Claude od Anthropic, Gemini od Google atd.
• Úprava parametrů generování: Upravte parametry generování LLM, jako je teplota (temperature), maximální délka (max length) atd., abyste řídili styl a kvalitu generovaného textu.
• Post-processing (Následné zpracování): Proveďte následné zpracování odpovědí generovaných LLM, například odstraňte nadbytečné informace, opravte gramatické chyby atd.

Praktické tipy a osvědčené postupy

• Výběr vhodné vektorové databáze: Různé vektorové databáze se liší z hlediska výkonu, škálovatelnosti, ceny atd. Je třeba vybrat podle skutečných potřeb.
• Optimalizace strategie Chunking (Dělení na bloky): Strategie Chunking má velký vliv na výkon RAG. Je třeba ji upravit podle charakteristik dokumentu a schopností LLM.
• Použití pokročilých vyhledávacích technik: Kromě základního vyhledávání podobnosti můžete použít některé pokročilé vyhledávací techniky, například:
  • Multi-vector Retrieval (Vyhledávání s více vektory): Vygenerujte více vektorů vložení pro každý blok dokumentu, například vektory vložení založené na různých pohledech nebo různých granularitách.
  • Hybrid Retrieval (Hybridní vyhledávání): Kombinujte vyhledávání založené na klíčových slovech a vyhledávání založené na sémantice, abyste zlepšili přesnost vyhledávání.
• Použití technik Prompt Engineering (Inženýrství výzev): Prompt Engineering je klíčovým faktorem ovlivňujícím výkon RAG. Můžete vyzkoušet různé šablony výzev a provést experimentální ověření.
• Hodnocení výkonu systému RAG: Použijte vhodné metriky hodnocení k hodnocení výkonu systému RAG, jako je přesnost, míra vyvolání, plynulost atd.
• Průběžná optimalizace: Výkon systému RAG je třeba průběžně optimalizovat. Je třeba pravidelně vyhodnocovat a upravovat všechny fáze, jako je zdroj dat, model vložení, vektorová databáze, šablona výzvy atd.
• Zvažte varianty RAG: S neustálým vývojem technologie RAG se objevuje mnoho variant RAG, například:
  • Agentic RAG: Kombinujte technologii AI Agent, aby systém RAG mohl autonomně provádět vyhledávání znalostí a generování odpovědí.
  • bRAG (Boosting RAG): Zlepšete výkon systému RAG optimalizací fází vyhledávání a generování.

Doporučené nástroje

• Langchain: Populární framework pro vývoj aplikací LLM, který poskytuje bohaté komponenty a nástroje související s RAG.
• LlamaIndex: Open source framework zaměřený na RAG, který poskytuje funkce pro připojení dat, konstrukci indexu, vyhledávací engine atd.
• Haystack: Modulární framework pro vývoj aplikací LLM, který poskytuje výkonné funkce RAG.
• Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma: Běžně používané vektorové databáze, které poskytují efektivní funkce vyhledávání podobnosti.
• Hugging Face Transformers: Populární NLP knihovna, která poskytuje různé předtrénované modely, včetně modelů vložení.## Shrnutí

RAG je výkonná technologie, která dokáže efektivně rozšířit schopnosti LLM a umožnit jim přístup k širším a aktuálnějším znalostem. Pomocí kroků, tipů a nástrojů představených v tomto článku můžete vytvořit efektivní systém RAG a aplikovat jej na různé praktické scénáře, jako je inteligentní zákaznický servis, znalostní dotazy, generování obsahu atd. Pamatujte, že systém RAG je třeba neustále optimalizovat, aby dosáhl optimálního výkonu. Pokračujte v učení a praxi a prozkoumejte další možnosti RAG!