Opbygning af et effektivt RAG-system: Fra introduktion til bedste praksis

Retrieval-Augmented Generation (RAG) er blevet en nøgleteknologi til at bygge applikationer baseret på store sprogmodeller (LLM). Det forbedrer LLM's evner ved at hente relevant information fra eksterne videnskilder, hvilket løser LLM's begrænsninger med hensyn til viden dækning og aktualitet. Denne artikel vil dykke ned i de forskellige faser af RAG og give praktiske tips og bedste praksis til at opbygge et effektivt RAG-system.

Hvad er RAG?

RAG er en arkitektur, der henter relevant information fra en ekstern vidensbase, før den genererer svar. Denne metode kombinerer effektivt LLM's genereringsevner med eksterne datas nøjagtighed og realtidsaspekt. Simpelthen sagt indeholder RAG følgende nøgletrin:

1. Hentning (Retrieval): Hent relevante dokumenter eller informationsfragmenter fra en ekstern vidensbase baseret på brugerens forespørgsel.
2. Forbedring (Augmentation): Tilføj den hentede information til brugerens forespørgsel for at danne en forbedret prompt.
3. Generering (Generation): Indtast den forbedrede prompt i LLM for at generere det endelige svar eller tekst.

Fordele ved RAG

• Videnforbedring: RAG giver LLM adgang til bredere og mere opdateret information, hvilket overvinder LLM's iboende vidensbegrænsninger.
• Forklarlighed: RAG giver de hentede dokumenter som grundlag for svaret, hvilket øger svarets forklarlighed og troværdighed.
• Reduktion af hallucinationer: Ved at basere svaret på ekstern viden kan RAG markant reducere risikoen for, at LLM producerer "hallucinationer" (dvs. opfinder fakta).
• Realtidsaspekt: RAG kan integreres med realtidsdatakilder, hvilket sikrer, at LLM kan give den nyeste information.
• Omkostningseffektivitet: Sammenlignet med at træne LLM igen er RAG en mere økonomisk effektiv måde at opdatere viden på.

Trin til at opbygge et RAG-system

Følgende er de detaljerede trin til at opbygge et RAG-system:

1. Dataforberedelse

• Valg af datakilde: Vælg en passende vidensbase, såsom dokumentbibliotek, webstedsindhold, database, API osv.
• Datarensning og forbehandling: Rens, deduplikér, formatér osv. dataene for at sikre datakvalitet og konsistens.
• Dokumentopdeling (Chunking): Opdel store dokumenter i mindre tekstblokke (chunks) for at lette hentningen. Chunking-strategien har stor indflydelse på RAG's ydeevne. Almindelige strategier omfatter opdeling af fast størrelse, semantisk baseret opdeling osv.
  • Opdeling af fast størrelse: Opdel dokumentet i henhold til et fast antal tegn eller tokens.
  • Semantisk baseret opdeling: Forsøg at opdele dokumentet i henhold til semantiske enheder, såsom sætninger, afsnit eller kapitler. Nogle værktøjer som Langchain tilbyder dokumentopdelere baseret på tekstsemantisk opdeling.

2. Indeksopbygning

• Indlejring (Embedding): Brug en indlejringsmodel (f.eks. OpenAI's text-embedding-ada-002 eller Hugging Face's sentence transformers) til at konvertere tekstblokke til vektorrepræsentationer. Indlejringsmodellen kan kode tekstens semantiske information til vektorer, således at semantisk lignende tekst er tættere på hinanden i vektorrummet.
• Vektordatabase: Gem indlejringsvektorerne i en vektordatabase, såsom Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma osv. Vektordatabasen kan effektivt udføre lighedssøgninger og finde de mest relevante tekstblokke i henhold til brugerens forespørgsel.
• Metadatahåndtering: Ud over tekstindholdet kan du også gemme metadata for hver tekstblok, såsom dokumentkilde, oprettelsestidspunkt osv. Metadata kan bruges til at filtrere og sortere søgeresultater.

3. Hentning* Forespørgselsindlejring: Brug den samme indlejringsmodel som ved indekskonstruktion til at konvertere brugerforespørgsler til vektorrepræsentationer.

• Lighedssøgning: Udfør lighedssøgning i vektordatabasen for at finde de tekstblokke, der er mest lig forespørgselsvektoren. Almindeligt anvendte lighedsmetrikker inkluderer cosinuslighed, euklidisk afstand osv.
• Sortering og filtrering af søgeresultater: Sorter og filtrer søgeresultaterne baseret på lighedsscore og metadata for at vælge de mest relevante tekstblokke.
• Tilbagekaldelsesstrategi: Overvej tilbagekaldelsesraten for søgningen, dvs. om alle relevante dokumenter kan findes. Du kan prøve forskellige søgestrategier, f.eks. øge antallet af søgeresultater, bruge forskellige lighedsmetrikker osv.

4. Generering

• Prompt Engineering (Prompt Engineering): Design passende prompt-skabeloner, der kombinerer de hentede tekstblokke med brugerforespørgslen. Gode prompt-skabeloner kan guide LLM til at generere mere præcise og relevante svar.
  • Kontekstuel læring (In-Context Learning): Inkluder nogle eksempler i prompten, der demonstrerer, hvordan man genererer svar baseret på konteksten.
  • Eksplicitte instruktioner: Fortæl eksplicit LLM i prompten, hvilken opgave der skal udføres, f.eks. ## Konklusion

RAG er en kraftfuld teknologi, der effektivt kan forbedre LLM'ers evner, så de kan få adgang til et bredere og mere opdateret vidensgrundlag. Gennem de trin, tips og værktøjer, der er introduceret i denne artikel, kan du opbygge effektive RAG-systemer og anvende dem i forskellige praktiske scenarier, såsom intelligent kundeservice, vidensspørgsmål og -svar, indholdsgenerering osv. Husk, at RAG-systemer skal optimeres løbende for at opnå optimal ydeevne. Fortsæt med at lære og øve dig, og udforsk flere muligheder med RAG!