Izgradnja učinkovitog RAG sustava: Od početka do najboljih praksi

Generiranje obogaćeno dohvaćanjem (Retrieval-Augmented Generation, RAG) postalo je ključna tehnologija za izgradnju aplikacija temeljenih na velikim jezičnim modelima (LLM). Poboljšava sposobnosti LLM-a dohvaćanjem relevantnih informacija iz vanjskih izvora znanja, rješavajući ograničenja LLM-a u pogledu pokrivenosti znanjem i pravovremenosti. Ovaj će članak detaljno istražiti sve faze RAG-a i pružiti praktične savjete i najbolje prakse za izgradnju učinkovitih RAG sustava.

Što je RAG?

RAG je arhitektura koja prvo dohvaća relevantne informacije iz vanjske baze znanja prije generiranja odgovora. Ova metoda učinkovito kombinira sposobnost generiranja LLM-a s točnošću i pravovremenošću vanjskih podataka. Jednostavno rečeno, RAG uključuje sljedeće ključne korake:

1. Dohvaćanje (Retrieval): Dohvaćanje relevantnih dokumenata ili isječaka informacija iz vanjske baze znanja na temelju korisničkog upita.
2. Obogaćivanje (Augmentation): Dodavanje dohvaćenih informacija korisničkom upitu, formirajući obogaćeni upit (Prompt).
3. Generiranje (Generation): Unošenje obogaćenog upita u LLM za generiranje konačnog odgovora ili teksta.

Prednosti RAG-a

• Obogaćivanje znanjem: RAG omogućuje LLM-u pristup širem i ažuriranijem rasponu informacija, prevladavajući inherentna ograničenja znanja LLM-a.
• Objašnjivost: RAG pruža dohvaćene dokumente kao osnovu za odgovor, poboljšavajući objašnjivost i vjerodostojnost odgovora.
• Smanjenje halucinacija: Temeljenjem odgovora na vanjskom znanju, RAG može značajno smanjiti rizik od "halucinacija" (tj. izmišljanja činjenica) od strane LLM-a.
• Pravovremenost: RAG se može integrirati s izvorima podataka u stvarnom vremenu, osiguravajući da LLM može pružiti najnovije informacije.
• Isplativost: U usporedbi s ponovnim treniranjem LLM-a, RAG je ekonomičniji način ažuriranja znanja.

Koraci za izgradnju RAG sustava

Slijede detaljni koraci za izgradnju RAG sustava:

1. Priprema podataka

• Odabir izvora podataka: Odaberite odgovarajuću bazu znanja, kao što su biblioteka dokumenata, sadržaj web stranice, baza podataka, API-ji itd.
• Čišćenje i predobrada podataka: Očistite, uklonite duplikate, formatirajte i obradite podatke kako biste osigurali kvalitetu i dosljednost podataka.
• Podjela dokumenata (Chunking): Podijelite velike dokumente na manje tekstualne blokove (chunks) radi lakšeg dohvaćanja. Strategija Chunkinga ima veliki utjecaj na performanse RAG-a. Uobičajene strategije uključuju podjelu fiksne veličine, podjelu temeljenu na semantici itd.
  • Podjela fiksne veličine: Podijelite dokumente prema fiksnom broju znakova ili tokena.
  • Podjela temeljena na semantici: Pokušajte podijeliti dokumente prema semantičkim jedinicama, kao što su rečenice, odlomci ili poglavlja. Neki alati kao što je Langchain pružaju razdjelnike dokumenata temeljene na semantičkoj podjeli teksta.

2. Izgradnja indeksa

• Ugrađivanje (Embedding): Koristite modele ugrađivanja (kao što su OpenAI-jev text-embedding-ada-002 ili Hugging Faceovi sentence transformers) za pretvaranje tekstualnih blokova u vektorske reprezentacije. Modeli ugrađivanja mogu kodirati semantičke informacije teksta u vektore, tako da su semantički slični tekstovi bliži jedni drugima u vektorskom prostoru.
• Vektorska baza podataka: Pohranite vektore ugrađivanja u vektorsku bazu podataka, kao što su Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma itd. Vektorske baze podataka mogu učinkovito izvoditi pretraživanja sličnosti, pronalazeći najrelevantnije tekstualne blokove na temelju korisničkih upita.
• Upravljanje metapodacima: Osim tekstualnog sadržaja, možete pohraniti i metapodatke za svaki tekstualni blok, kao što su izvor dokumenta, vrijeme izrade itd. Metapodaci se mogu koristiti za filtriranje i sortiranje rezultata pretraživanja.

3. Dohvaćanje

• Upitno ugrađivanje: Koristite isti model ugrađivanja kao i za izgradnju indeksa za pretvaranje korisničkih upita u vektorske reprezentacije.
• Pretraživanje sličnosti: Izvršite pretraživanje sličnosti u vektorskoj bazi podataka kako biste pronašli tekstualne blokove koji su najsličniji vektoru upita. Uobičajene metrike sličnosti uključuju kosinusnu sličnost, Euklidsku udaljenost itd.
• Razvrstavanje i filtriranje rezultata pretraživanja: Razvrstajte i filtrirajte rezultate pretraživanja na temelju rezultata sličnosti i metapodataka kako biste odabrali najrelevantnije tekstualne blokove.
• Strategija povrata: Potrebno je razmotriti stopu povrata pretraživanja, odnosno može li se pronaći sva relevantna dokumentacija. Možete isprobati različite strategije pretraživanja, kao što je povećanje broja rezultata pretraživanja, korištenje različitih metrika sličnosti itd.

4. Generiranje

• Inženjering upita (Prompt Engineering): Dizajnirajte odgovarajuće predloške upita koji kombiniraju dohvaćene tekstualne blokove i korisničke upite. Dobri predlošci upita mogu voditi LLM da generira točnije i relevantnije odgovore.
  • Učenje u kontekstu (In-Context Learning): Uključite neke primjere u upit koji pokazuju kako generirati odgovore na temelju konteksta.
  • Jasne upute: Jasno recite LLM-u zadatak koji treba izvršiti u upitu, kao što su "Odgovorite na pitanje na temelju sljedećih informacija", "Sažmite sljedeći sadržaj" itd.
• Odabir LLM-a: Odaberite odgovarajući LLM za generiranje odgovora. Uobičajeni LLM-ovi uključuju OpenAI-jev GPT-3.5, GPT-4, Anthropicov Claude, Googleov Gemini itd.
• Podešavanje parametara generiranja: Podesite parametre generiranja LLM-a, kao što su temperatura (temperature), maksimalna duljina (max length) itd., kako biste kontrolirali stil i kvalitetu generiranog teksta.
• Naknadna obrada: Izvršite naknadnu obradu odgovora koje generira LLM, kao što je uklanjanje suvišnih informacija, ispravljanje gramatičkih pogrešaka itd.

Praktični savjeti i najbolje prakse

• Odaberite odgovarajuću vektorsku bazu podataka: Različite vektorske baze podataka razlikuju se u performansama, skalabilnosti, cijeni itd., i potrebno ih je odabrati na temelju stvarnih potreba.
• Optimizirajte strategiju Chunking: Strategija Chunking ima veliki utjecaj na performanse RAG-a. Potrebno je prilagoditi se karakteristikama dokumenta i mogućnostima LLM-a.
• Koristite napredne tehnike pretraživanja: Osim osnovnog pretraživanja sličnosti, možete koristiti i neke napredne tehnike pretraživanja, kao što su:
  • Pretraživanje s više vektora: Generirajte više vektora ugrađivanja za svaki blok dokumenta, na primjer, vektore ugrađivanja na temelju različitih perspektiva ili različitih granularnosti.
  • Hibridno pretraživanje (Hybrid Retrieval): Kombinirajte pretraživanje temeljeno na ključnim riječima i pretraživanje temeljeno na semantici kako biste poboljšali točnost pretraživanja.
• Koristite tehnike inženjeringa upita: Inženjering upita ključni je faktor koji utječe na performanse RAG-a. Možete isprobati različite predloške upita i provesti eksperimentalnu provjeru.
• Procijenite performanse RAG sustava: Koristite odgovarajuće metrike procjene za procjenu performansi RAG sustava, kao što su točnost, stopa povrata, tečnost itd.
• Kontinuirana optimizacija: Performanse RAG sustava potrebno je kontinuirano optimizirati. Potrebno je redovito procjenjivati i prilagođavati sve veze, kao što su izvori podataka, modeli ugrađivanja, vektorske baze podataka, predlošci upita itd.
• Razmotrite varijante RAG-a: S kontinuiranim razvojem RAG tehnologije, pojavile su se mnoge varijante RAG-a, kao što su:
  • Agentic RAG: Kombinirajte AI Agent tehnologiju kako biste RAG sustavu omogućili autonomno pretraživanje znanja i generiranje odgovora.
  • bRAG (Boosting RAG): Poboljšajte performanse RAG sustava optimizacijom veza za pretraživanje i generiranje.

Preporuke alata

• Langchain: Popularni okvir za razvoj LLM aplikacija koji pruža bogate RAG povezane komponente i alate.
• LlamaIndex: Okvir otvorenog koda usmjeren na RAG koji pruža povezivanje podataka, izgradnju indeksa, motore upita i druge funkcije.
• Haystack: Modularni okvir za razvoj LLM aplikacija koji pruža moćne RAG funkcije.
• Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma: Uobičajene vektorske baze podataka koje pružaju učinkovite funkcije pretraživanja sličnosti.
• Hugging Face Transformers: Popularna NLP biblioteka koja pruža razne unaprijed obučene modele, uključujući modele ugrađivanja.## Zaključak

RAG je moćna tehnologija koja učinkovito poboljšava mogućnosti LLM-a (Large Language Models), omogućujući im pristup širem i ažuriranijem znanju. Kroz korake, savjete i alate predstavljene u ovom članku, možete izgraditi učinkovite RAG sustave i primijeniti ih u različitim stvarnim scenarijima, kao što su inteligentna korisnička služba, odgovaranje na pitanja o znanju, generiranje sadržaja itd. Zapamtite, RAG sustav se mora kontinuirano optimizirati kako bi se postigla optimalna izvedba. Nastavite učiti i prakticirati, istražujući više mogućnosti RAG-a!