Tõhusa RAG-süsteemi loomine: sissejuhatus ja parimad praktikad\n\nOtsinguga täiendatud genereerimine (Retrieval-Augmented Generation, RAG) on muutunud suure keelemudeli (LLM) rakenduste loomise võtmetehnoloogiaks. See täiustab LLM-i võimekust, otsides asjakohast teavet välistest teabeallikatest, lahendades LLM-i piirangud teadmiste katvuse ja ajakohasuse osas. See artikkel uurib põhjalikult RAG-i erinevaid etappe ning pakub praktilisi näpunäiteid ja parimaid praktikaid tõhusa RAG-süsteemi loomiseks.\n\n## Mis on RAG?\n\nRAG on arhitektuur, mis enne vastuse genereerimist otsib kõigepealt asjakohast teavet välisest teadmistebaasist. See meetod ühendab tõhusalt LLM-i genereerimisvõime ja välisandmete täpsuse ning reaalajas olemise. Lihtsamalt öeldes sisaldab RAG järgmisi peamisi samme:\n\n1. Otsing (Retrieval): Otsib kasutaja päringu põhjal välisest teadmistebaasist asjakohaseid dokumente või teabe fragmente.\n2. Täiendamine (Augmentation): Lisab otsitud teabe kasutaja päringusse, moodustades täiendatud viipa (Prompt).\n3. Genereerimine (Generation): Sisestab täiendatud viipa LLM-i, genereerides lõpliku vastuse või teksti.\n\n## RAG-i eelised\n\n* Teadmiste täiendamine: RAG võimaldab LLM-il pääseda juurde laiemale ja ajakohasemale teabele, ületades seeläbi LLM-i omased teadmistepiirangud.\n* Selgitatavus: RAG pakub vastuse alusena otsitud dokumente, parandades vastuse selgitatavust ja usaldusväärsust.\n* Hallutsinatsioonide vähendamine: Toetudes vastustes välistele teadmistele, suudab RAG oluliselt vähendada LLM-i * Päringu manustamine: Kasutage sama manustamismudelit, mida kasutati indeksi loomisel, et teisendada kasutaja päring vektor-esituseks.

• Sarnasuse otsing: Viige vektorandmebaasis läbi sarnasuse otsing, et leida päringuvektoriga kõige sarnasemad tekstiplokid. Levinud sarnasuse mõõdikud on koosinuse sarnasus, Eukleidese kaugus jne.
• Otsingutulemuste järjestamine ja filtreerimine: Järjestage ja filtreerige otsingutulemused sarnasuse skoori ja metaandmete alusel, valides kõige asjakohasemad tekstiplokid.
• Tagasikutsumise strateegia: On vaja arvestada otsingu tagasikutsumise määraga, st kas on võimalik leida kõik asjakohased dokumendid. Võite proovida erinevaid otsingustrateegiaid, näiteks suurendada otsingutulemuste arvu, kasutada erinevaid sarnasuse mõõdikuid jne.

4. Genereerimine

• Küsimuste genereerimine (Prompt Engineering): Kujundage sobivad küsimuste mallid, mis ühendavad leitud tekstiplokid ja kasutaja päringu. Hea küsimuste mall suudab suunata LLM-i genereerima täpsemaid ja asjakohasemaid vastuseid.
  • Kontekstiõpe (In-Context Learning): Lisage küsimustesse näiteid, mis näitavad, kuidas konteksti alusel vastuseid genereerida.
  • Selged juhised: Öelge küsimustes selgelt, millist ülesannet LLM peab täitma, näiteks "Vasta küsimusele järgmise teabe põhjal", "Võta järgnev kokku" jne.
• LLM-i valik: Valige vastuste genereerimiseks sobiv LLM. Levinud LLM-id on OpenAI GPT-3.5, GPT-4, Anthropic Claude, Google Gemini jne.
• Genereerimisparameetrite reguleerimine: Reguleerige LLM-i genereerimisparameetreid, näiteks temperatuuri (temperature), maksimaalset pikkust (max length) jne, et kontrollida genereeritud teksti stiili ja kvaliteeti.
• Järeltöötlus: Töötlege LLM-i genereeritud vastuseid järeltöötlusega, näiteks eemaldage üleliigne teave, parandage grammatikavead jne.

Praktilised näpunäited ja parimad praktikad

• Valige sobiv vektorandmebaas: Erinevatel vektorandmebaasidel on erinevusi jõudluse, skaleeritavuse, hinna jne osas, seega on vaja valida vastavalt tegelikele vajadustele.
• Optimeerige Chunking strateegiat: Chunking strateegia mõjutab oluliselt RAG jõudlust. Seda on vaja reguleerida vastavalt dokumentide omadustele ja LLM-i võimalustele.
• Kasutage täiustatud otsingutehnikaid: Lisaks põhilisele sarnasuse otsingule saate kasutada ka mõningaid täiustatud otsingutehnikaid, näiteks:
  • Mitmevektoriline otsing: Genereerige iga dokumendiploki jaoks mitu manustamisvektorit, näiteks erinevate vaatenurkade või erineva detailsusastmega manustamisvektorid.
  • Hübriidotstarve (Hybrid Retrieval): Kombineerige märksõnapõhine otsing ja semantikapõhine otsing, et parandada otsingu täpsust.
• Kasutage küsimuste genereerimise tehnikaid: Küsimuste genereerimine on RAG jõudlust mõjutav võtmetegur. Võite proovida erinevaid küsimuste malle ja neid eksperimentaalselt valideerida.
• Hinnake RAG-süsteemi jõudlust: Kasutage sobivaid hindamismõõdikuid RAG-süsteemi jõudluse hindamiseks, näiteks täpsus, tagasikutsumise määr, sujuvus jne.
• Pidev optimeerimine: RAG-süsteemi jõudlust on vaja pidevalt optimeerida. On vaja regulaarselt hinnata ja reguleerida kõiki etappe, näiteks andmeallikat, manustamismudelit, vektorandmebaasi, küsimuste malle jne.
• Kaaluge RAG variante: RAG-tehnoloogia pideva arenguga on tekkinud palju RAG variante, näiteks:
  • Agentic RAG: Kombineerige AI Agent tehnoloogia, et RAG-süsteem saaks iseseisvalt teadmisi otsida ja vastuseid genereerida.
  • bRAG (Boosting RAG): Optimeerides otsingu- ja genereerimisetappe, parandage RAG-süsteemi jõudlust.

Tööriistade soovitused

• Langchain: Populaarne LLM-i rakenduste arendusraamistik, mis pakub rikkalikke RAG-iga seotud komponente ja tööriistu.
• LlamaIndex: Avatud lähtekoodiga raamistik, mis on keskendunud RAG-ile ja pakub andmete ühendamise, indeksi loomise, päringumootori jne funktsioone.
• Haystack: Modulaarne LLM-i rakenduste arendusraamistik, mis pakub võimsaid RAG-funktsioone.
• Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma: Levinud vektorandmebaasid, mis pakuvad tõhusaid sarnasuse otsingu funktsioone.
• Hugging Face Transformers: Populaarne NLP teek, mis pakub erinevaid eelkoolitatud mudeleid, sealhulgas manustamismudeleid.## Kokkuvõte

RAG on võimas tehnoloogia, mis suudab tõhusalt suurendada LLM-i (Large Language Model) võimekust, võimaldades neil pääseda juurde laiemale ja ajakohasemale teadmiste hulgale. Läbi selles artiklis tutvustatud sammude, tehnikate ja tööriistade saate ehitada tõhusa RAG-süsteemi ja rakendada seda erinevates praktilistes stsenaariumides, nagu intelligentne klienditeenindus, teadmistepõhised küsimused ja vastused, sisu genereerimine jne. Pidage meeles, et RAG-süsteemi tuleb pidevalt optimeerida, et saavutada optimaalne jõudlus. Jätkake õppimist ja praktiseerimist, et uurida RAG-i rohkem võimalusi!