Construyendo un sistema RAG eficiente: De la introducción a las mejores prácticas

La Generación Aumentada por Recuperación (Retrieval-Augmented Generation, RAG) se ha convertido en una tecnología clave para construir aplicaciones basadas en modelos de lenguaje grandes (LLM). Mejora la capacidad de los LLM al recuperar información relevante de fuentes de conocimiento externas, resolviendo las limitaciones de los LLM en términos de cobertura de conocimiento y puntualidad. Este artículo explorará en profundidad las diversas etapas de RAG y proporcionará consejos prácticos y mejores prácticas para construir sistemas RAG eficientes.

¿Qué es RAG?

RAG es una arquitectura que primero recupera información relevante de una base de conocimiento externa antes de generar una respuesta. Este método combina eficazmente la capacidad de generación de los LLM con la precisión y la puntualidad de los datos externos. En pocas palabras, RAG incluye los siguientes pasos clave:

1. Recuperación (Retrieval): Según la consulta del usuario, recuperar documentos o fragmentos de información relevantes de una base de conocimiento externa.
2. Aumento (Augmentation): Agregar la información recuperada a la consulta del usuario, formando un aviso (Prompt) aumentado.
3. Generación (Generation): Introducir el aviso aumentado en el LLM para generar la respuesta o el texto final.

Ventajas de RAG

• Mejora del conocimiento: RAG permite que los LLM accedan a información más amplia y actualizada, superando así las limitaciones de conocimiento inherentes a los LLM.
• Explicabilidad: RAG proporciona los documentos recuperados como base para la respuesta, lo que mejora la explicabilidad y la credibilidad de la respuesta.
• Reducción de alucinaciones: Al basar las respuestas en conocimiento externo, RAG puede reducir significativamente el riesgo de que los LLM produzcan "alucinaciones" (es decir, inventen hechos).
• Puntualidad: RAG se puede integrar con fuentes de datos en tiempo real para garantizar que los LLM puedan proporcionar la información más reciente.
• Rentabilidad: En comparación con el reentrenamiento de LLM, RAG es una forma más económica y eficaz de actualizar el conocimiento.

Pasos para construir un sistema RAG

Los siguientes son los pasos detallados para construir un sistema RAG:

1. Preparación de datos

• Selección de la fuente de datos: Seleccione la base de conocimiento adecuada, como bibliotecas de documentos, contenido de sitios web, bases de datos, API, etc.
• Limpieza y preprocesamiento de datos: Limpie, elimine duplicados, formatee y procese los datos para garantizar la calidad y la coherencia de los datos.
• División de documentos (Chunking): Divida los documentos grandes en bloques de texto más pequeños (chunks) para facilitar la recuperación. La estrategia de Chunking tiene un gran impacto en el rendimiento de RAG. Las estrategias comunes incluyen la división de tamaño fijo, la división basada en la semántica, etc.
  • División de tamaño fijo: Divida el documento de acuerdo con un número fijo de caracteres o tokens.
  • División basada en la semántica: Intente dividir el documento en unidades semánticas, como oraciones, párrafos o capítulos. Algunas herramientas como Langchain proporcionan divisores de documentos basados en la división semántica de texto.

2. Construcción de índice

• Incrustación (Embedding): Utilice un modelo de incrustación (por ejemplo, text-embedding-ada-002 de OpenAI o los sentence transformers de Hugging Face) para transformar los bloques de texto en representaciones vectoriales. El modelo de incrustación puede codificar la información semántica del texto en vectores, de modo que el texto semánticamente similar esté más cerca en el espacio vectorial.
• Base de datos vectorial: Almacene los vectores de incrustación en una base de datos vectorial, como Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma, etc. La base de datos vectorial puede realizar búsquedas de similitud de manera eficiente y encontrar los bloques de texto más relevantes según la consulta del usuario.
• Gestión de metadatos: Además del contenido del texto, también puede almacenar metadatos para cada bloque de texto, como la fuente del documento, la hora de creación, etc. Los metadatos se pueden utilizar para filtrar y ordenar los resultados de la recuperación.

3. Recuperación

• Consulta de incrustación: Utilice el mismo modelo de incrustación que la construcción del índice para transformar la consulta del usuario en una representación vectorial.
• Búsqueda de similitud: Realice una búsqueda de similitud en la base de datos vectorial para encontrar los bloques de texto más similares al vector de consulta. Las métricas de similitud comunes incluyen la similitud coseno, la distancia euclidiana, etc.
• Clasificación y filtrado de resultados de recuperación: Clasifique y filtre los resultados de recuperación según las puntuaciones de similitud y los metadatos para seleccionar los bloques de texto más relevantes.
• Estrategia de recuperación: Debe considerar la tasa de recuperación de la recuperación, es decir, si puede encontrar todos los documentos relevantes. Puede probar diferentes estrategias de recuperación, como aumentar el número de resultados de recuperación, usar diferentes métricas de similitud, etc.

4. Generación

• Ingeniería de prompts (Prompt Engineering): Diseñe plantillas de prompts adecuadas para combinar los bloques de texto recuperados y la consulta del usuario. Una buena plantilla de prompt puede guiar a LLM para generar respuestas más precisas y relevantes.
  • Aprendizaje en contexto (In-Context Learning): Incluya algunos ejemplos en el prompt para demostrar cómo generar respuestas basadas en el contexto.
  • Instrucciones claras: Indique claramente en el prompt la tarea que LLM debe completar, como "Responda la pregunta basándose en la siguiente información", "Resuma el siguiente contenido", etc.
• Selección de LLM: Seleccione el LLM apropiado para generar la respuesta. Los LLM comunes incluyen GPT-3.5 y GPT-4 de OpenAI, Claude de Anthropic, Gemini de Google, etc.
• Ajuste de parámetros de generación: Ajuste los parámetros de generación de LLM, como la temperatura (temperature), la longitud máxima (max length), etc., para controlar el estilo y la calidad del texto generado.
• Post-procesamiento: Realice un post-procesamiento de las respuestas generadas por LLM, como eliminar información redundante, corregir errores gramaticales, etc.

Consejos prácticos y mejores prácticas

• Seleccione la base de datos vectorial adecuada: Las diferentes bases de datos vectoriales varían en rendimiento, escalabilidad, precio, etc., y deben seleccionarse en función de las necesidades reales.
• Optimice la estrategia de Chunking: La estrategia de Chunking tiene un gran impacto en el rendimiento de RAG. Debe ajustarse en función de las características del documento y las capacidades de LLM.
• Utilice técnicas de recuperación avanzadas: Además de la búsqueda de similitud básica, también puede utilizar algunas técnicas de recuperación avanzadas, como:
  • Recuperación de múltiples vectores: Genere múltiples vectores de incrustación para cada bloque de documento, por ejemplo, vectores de incrustación basados en diferentes perspectivas o diferentes granularidades.
  • Recuperación híbrida (Hybrid Retrieval): Combine la recuperación basada en palabras clave y la recuperación basada en semántica para mejorar la precisión de la recuperación.
• Utilice técnicas de ingeniería de prompts: La ingeniería de prompts es un factor clave que afecta el rendimiento de RAG. Puede probar diferentes plantillas de prompts y realizar una verificación experimental.
• Evalúe el rendimiento del sistema RAG: Utilice métricas de evaluación adecuadas para evaluar el rendimiento del sistema RAG, como la precisión, la tasa de recuperación, la fluidez, etc.
• Optimización continua: El rendimiento del sistema RAG necesita una optimización continua. Es necesario evaluar y ajustar periódicamente cada enlace, como la fuente de datos, el modelo de incrustación, la base de datos vectorial, la plantilla de prompt, etc.
• Considere las variantes de RAG: Con el continuo desarrollo de la tecnología RAG, han surgido muchas variantes de RAG, como:
  • Agentic RAG: Combine la tecnología AI Agent para permitir que el sistema RAG realice de forma autónoma la recuperación de conocimiento y la generación de respuestas.
  • bRAG (Boosting RAG): Mejore el rendimiento del sistema RAG optimizando los enlaces de recuperación y generación.

Herramientas recomendadas

• Langchain: Un marco de desarrollo de aplicaciones LLM popular que proporciona componentes y herramientas relacionados con RAG.
• LlamaIndex: Un marco de código abierto centrado en RAG que proporciona conexión de datos, construcción de índices, motores de consulta y otras funciones.
• Haystack: Un marco de desarrollo de aplicaciones LLM modular que proporciona potentes funciones RAG.
• Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma: Bases de datos vectoriales de uso común que proporcionan funciones de búsqueda de similitud eficientes.
• Hugging Face Transformers: Una biblioteca NLP popular que proporciona varios modelos pre-entrenados, incluidos los modelos de incrustación.## Conclusión

RAG es una técnica poderosa que puede mejorar eficazmente las capacidades de los LLM, permitiéndoles acceder a un conocimiento más amplio y actualizado. A través de los pasos, técnicas y herramientas introducidas en este artículo, puede construir sistemas RAG eficientes y aplicarlos a varios escenarios prácticos, como el servicio al cliente inteligente, preguntas y respuestas sobre conocimiento, generación de contenido, etc. Recuerde que los sistemas RAG necesitan una optimización continua para lograr un rendimiento óptimo. ¡Aprendizaje y práctica continuos, explorando más posibilidades de RAG!