Hatékony RAG rendszerek építése: Bevezetés a legjobb gyakorlatokba\n\nA lekérdezés-kiegészített generálás (Retrieval-Augmented Generation, RAG) a nagyméretű nyelvi modelleken (Large Language Model, LLM) alapuló alkalmazások építésének kulcsfontosságú technológiájává vált. A külső tudásforrásokból származó releváns információk lekérdezésével javítja az LLM képességeit, megoldva az LLM tudáslefedettségével és időszerűségével kapcsolatos korlátokat. Ez a cikk mélyrehatóan feltárja a RAG különböző szakaszait, és gyakorlati tippeket és legjobb gyakorlatokat kínál a hatékony RAG rendszerek építéséhez.\n\n## Mi az a RAG?\n\nA RAG egy olyan architektúra, amely a válaszok generálása előtt először lekérdezi a releváns információkat egy külső tudásbázisból. Ez a módszer hatékonyan ötvözi az LLM generációs képességeit a külső adatok pontosságával és valós idejűségével. Egyszerűen fogalmazva, a RAG a következő kulcsfontosságú lépéseket tartalmazza:\n\n1. Lekérdezés (Retrieval): A felhasználói lekérdezés alapján releváns dokumentumok vagy információk lekérdezése egy külső tudásbázisból.\n2. Kiegészítés (Augmentation): A lekérdezett információk hozzáadása a felhasználói lekérdezéshez, egy kiegészített prompt (Prompt) létrehozása.\n3. Generálás (Generation): A kiegészített prompt bevitele az LLM-be, a végső válasz vagy szöveg generálása.\n\n## A RAG előnyei\n\n* Tudásbővítés: A RAG lehetővé teszi az LLM számára, hogy szélesebb körű és naprakészebb információkhoz férjen hozzá, ezáltal leküzdve az LLM-ek eredendő tudásbeli korlátait.\n* Értelmezhetőség: A RAG a lekérdezett dokumentumokat a válasz alapjául szolgáló bizonyítékként szolgáltatja, növelve a válaszok értelmezhetőségét és hitelességét.\n* A hallucináció csökkentése: Azáltal, hogy a válaszokat külső tudásra alapozza, a RAG jelentősen csökkenti az LLM * Lekérdezés beágyazása: A felhasználói lekérdezés vektoros reprezentációvá alakítása ugyanazzal a beágyazási modellel, mint az index felépítéséhez.

• Hasonlósági keresés: Hasonlósági keresés végrehajtása a vektoradatbázisban, hogy megtaláljuk a lekérdezési vektorhoz leginkább hasonló szövegrészeket. A gyakori hasonlósági mértékek közé tartozik a koszinusz hasonlóság, az euklideszi távolság stb.
• Keresési eredmények rendezése és szűrése: A keresési eredmények rendezése és szűrése a hasonlósági pontszámok és a metaadatok alapján, a legrelevánsabb szövegrészek kiválasztása.
• Visszahívási stratégia: Figyelembe kell venni a keresés visszahívási arányát, azaz, hogy képes-e megtalálni az összes releváns dokumentumot. Különböző keresési stratégiákat lehet kipróbálni, például a keresési eredmények számának növelése, különböző hasonlósági mértékek használata stb.

4. Generálás

• Prompt Engineering (Prompt tervezés): Megfelelő prompt sablonok tervezése, a lekérdezett szövegrészek és a felhasználói lekérdezés kombinálása. A jó prompt sablonok képesek irányítani a LLM-et, hogy pontosabb és relevánsabb válaszokat generáljon.
  • Kontextus tanulás (In-Context Learning): Példák beillesztése a promptba, bemutatva, hogyan kell a kontextus alapján válaszokat generálni.
  • Egyértelmű utasítások: A promptban egyértelműen tájékoztatni a LLM-et a végrehajtandó feladatról, például ## Összefoglaló

A RAG egy hatékony technológia, amely képes hatékonyan bővíteni az LLM-ek képességeit, lehetővé téve számukra, hogy szélesebb körű és naprakészebb tudáshoz férjenek hozzá. A cikkben bemutatott lépésekkel, tippekkel és eszközökkel hatékony RAG rendszereket építhet, és alkalmazhatja azokat különféle valós helyzetekben, például intelligens ügyfélszolgálatban, tudásalapú kérdés-válasz rendszerekben, tartalomgenerálásban stb. Ne feledje, hogy a RAG rendszereket folyamatosan optimalizálni kell a legjobb teljesítmény elérése érdekében. Folytassa a tanulást és a gyakorlást, fedezze fel a RAG további lehetőségeit!