Að byggja skilvirkt RAG kerfi: Frá byrjendum til bestu starfsvenja

Endurheimtar-aukið myndun (Retrieval-Augmented Generation, RAG) hefur orðið lykiltækni til að byggja forrit sem byggjast á stórum tungumálalíkönum (Large Language Models, LLM). Það eykur getu LLM með því að sækja viðeigandi upplýsingar frá ytri þekkingarheimildum og leysir þannig úr takmörkunum LLM varðandi þekkingarumfjöllun og tímabærni. Þessi grein mun kanna ítarlega öll stig RAG og veita hagnýt ráð og bestu starfsvenjur til að byggja skilvirkt RAG kerfi.

Hvað er RAG?

RAG er arkitektúr sem sækir fyrst viðeigandi upplýsingar úr ytri þekkingargrunni áður en svar er myndað. Þessi aðferð sameinar á áhrifaríkan hátt myndunargetu LLM og nákvæmni og rauntíma ytri gagna. Einfaldlega sagt, RAG inniheldur eftirfarandi lykilskref:

Endurheimt (Retrieval): Sækir viðeigandi skjöl eða upplýsingabúta úr ytri þekkingargrunni á grundvelli fyrirspurnar notanda.
Aukning (Augmentation): Bætir sóttum upplýsingum við fyrirspurn notanda og myndar þannig aukna vísbendingu (Prompt).
Myndun (Generation): Setur auknu vísbendinguna inn í LLM og myndar endanlegt svar eða texta.

Kostir RAG

Þekkingaraukning: RAG gerir LLM kleift að fá aðgang að víðtækari og nýjustu upplýsingum og sigrast þannig á meðfæddum þekkingartakmörkunum LLM.
Útskýranleiki: RAG veitir sótt skjöl sem grundvöll fyrir svörum og eykur útskýranleika og trúverðugleika svara.
Dregur úr ofskynjunum: Með því að byggja svör á ytri þekkingu getur RAG dregið verulega úr hættunni á að LLM framleiði „ofskynjanir“ (þ.e. búi til staðreyndir).
Rauntími: RAG er hægt að samþætta við rauntímagagnaveitur og tryggja að LLM geti veitt nýjustu upplýsingar.
Hagkvæmni: Í samanburði við að endurþjálfa LLM er RAG hagkvæmari leið til að uppfæra þekkingu.

Skref til að byggja RAG kerfi

Hér eru nákvæm skref til að byggja RAG kerfi:

1. Gagnaundirbúningur

Val á gagnaveitu: Veldu viðeigandi þekkingargrunn, svo sem skjalasafn, vefsíðuefni, gagnagrunn, API o.s.frv.
Gagnaþrif og forvinnsla: Hreinsaðu, fjarlægðu afrit, forsníðaðu gögnin o.s.frv. til að tryggja gæði og samræmi gagna.
Skjalaskipting (Chunking): Skiptu stórum skjölum í smærri textablokka (chunks) til að auðvelda endurheimt. Chunking aðferðir hafa mikil áhrif á afköst RAG. Algengar aðferðir eru skipting í fastri stærð, skipting byggð á merkingarfræði o.s.frv.
- Skipting í fastri stærð: Skiptu skjalinu í samræmi við fastan fjölda stafa eða tákna (tokens).
- Skipting byggð á merkingarfræði: Reyndu að skipta skjalinu í samræmi við merkingarfræðilegar einingar, svo sem setningar, málsgreinar eða kafla. Sum verkfæri eins og Langchain bjóða upp á skjalaskiptara sem byggjast á textamerkingarfræðilegri skiptingu.

2. Vísitölugerð

Innfelgun (Embedding): Notaðu innfellingarlíkan (til dæmis text-embedding-ada-002 frá OpenAI eða sentence transformers frá Hugging Face) til að umbreyta textablokkum í vigurframsetningar. Innfellingarlíkan getur kóðað merkingarfræðilegar upplýsingar textans í vigra, þannig að texti sem er merkingarfræðilega svipaður er nær hvor öðrum í vigrarýminu.
Vigur gagnagrunnur: Geymdu innfelldu vigrana í vigur gagnagrunni, svo sem Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma o.s.frv. Vigur gagnagrunnar geta framkvæmt skilvirka leit að líkingu og fundið viðeigandi textablokka í samræmi við fyrirspurn notanda.
Umsjón með lýsigögnum: Auk textainnihalds er einnig hægt að geyma lýsigögn fyrir hvern textablokk, svo sem uppruna skjals, stofnunartíma o.s.frv. Lýsigögn er hægt að nota til að sía og raða leitarniðurstöðum.

3. Endurheimt

Fyrirspurnarinnfelling (Query Embedding): Umbreyttu notendafyrirspurnum í vigra með því að nota sama innfellingarlíkan og notað var til að byggja upp vísitöluna.
Líkindi leit (Similarity Search): Framkvæmdu líkindaleit í vigragagnagrunninum til að finna textablokkirnar sem eru líkastar fyrirspurnarvigrinum. Algengar líkindamælingar eru meðal annars kósínuslíkindi, evklíðsk fjarlægð o.s.frv.
Flokkun og síun leitarniðurstaðna (Retrieval results ranking and filtering): Raðaðu og síaðu leitarniðurstöður út frá líkindastigum og lýsigögnum til að velja viðeigandi textablokkir.
Innköllunarstefna (Recall strategy): Það þarf að huga að innköllunarhlutfalli leitarinnar, þ.e. hvort hægt sé að finna öll viðeigandi skjöl. Hægt er að prófa mismunandi leitaraðferðir, svo sem að auka fjölda leitarniðurstaðna, nota mismunandi líkindamælingar o.s.frv.

4. Myndun

Hvatningarverkfræði (Prompt Engineering): Hannaðu viðeigandi hvatningarsniðmát til að sameina sóttar textablokkir og notendafyrirspurnir. Góð hvatningarsniðmát geta leiðbeint LLM til að búa til nákvæmari og viðeigandi svör.
- Samhengisnám (In-Context Learning): Láttu fylgja með dæmi í hvatningunni sem sýna hvernig á að búa til svör út frá samhenginu.
- Skýrar leiðbeiningar (Explicit instructions): Segðu LLM skýrt frá því í hvatningunni hvaða verkefni þarf að vinna, til dæmis "Svaraðu spurningunni út frá eftirfarandi upplýsingum", "Dragðu saman eftirfarandi efni" o.s.frv.
LLM val (LLM Selection): Veldu viðeigandi LLM til að búa til svör. Algengar LLM eru OpenAI GPT-3.5, GPT-4, Claude frá Anthropic, Gemini frá Google o.s.frv.
Aðlögun myndunarbreyta (Generation parameter adjustment): Stilltu myndunarbreytur LLM, svo sem hitastig (temperature), hámarkslengd (max length) o.s.frv., til að stjórna stíl og gæðum myndaðs texta.
Eftirvinnsla (Post-processing): Eftirvinnslu á svörum sem LLM býr til, svo sem að fjarlægja óþarfa upplýsingar, laga málfræðivillur o.s.frv.

Hagnýt ráð og bestu starfsvenjur

Veldu viðeigandi vigragagnagrunn (Choose the right vector database): Mismunandi vigragagnagrunnar eru mismunandi hvað varðar afköst, stækkanleika, verð o.s.frv. og þarf að velja þá út frá raunverulegum þörfum.
Fínstilltu Chunking stefnu (Optimize Chunking strategy): Chunking stefnan hefur mikil áhrif á afköst RAG. Þarf að stilla út frá eiginleikum skjalsins og getu LLM.
Notaðu háþróaða leitartækni (Use advanced search techniques): Auk grunnlíkinda leitarinnar er einnig hægt að nota háþróaða leitartækni, til dæmis:
- Fjölvigraleit (Multi-vector search): Búðu til marga innfellingarvigra fyrir hvern skjalakubb, til dæmis innfellingarvigra byggða á mismunandi sjónarhornum eða mismunandi kornastærðum.
- Blendingaleit (Hybrid Retrieval): Sameinaðu leitarorðaleit og merkingarleit til að bæta nákvæmni leitarinnar.
Notaðu hvatningarverkfræðitækni (Use prompt engineering techniques): Hvatningarverkfræði er lykilatriði sem hefur áhrif á afköst RAG. Hægt er að prófa mismunandi hvatningarsniðmát og framkvæma tilraunastaðfestingu.
Metið afköst RAG kerfisins (Evaluate the performance of the RAG system): Notaðu viðeigandi matsmælikvarða til að meta afköst RAG kerfisins, svo sem nákvæmni, innköllunarhlutfall, reiprennandi o.s.frv.
Stöðug fínstillingu (Continuous optimization): Afköst RAG kerfisins þarf að fínstilla stöðugt. Þarf að meta og stilla reglulega hvern hlekk, svo sem gagnagjafa, innfellingarlíkan, vigragagnagrunn, hvatningarsniðmát o.s.frv.
Íhugaðu afbrigði af RAG (Consider RAG variants): Eftir því sem RAG tæknin þróast stöðugt koma fram mörg afbrigði af RAG, til dæmis:
- Agentic RAG: Sameinaðu AI Agent tækni til að gera RAG kerfinu kleift að framkvæma sjálfstætt þekkingarleit og svörun.
- bRAG (Boosting RAG): Bættu afköst RAG kerfisins með því að fínstilla leit og myndunarhlekk.

Verkfæratillögur

Langchain: Vinsælt LLM forritaþróunarramma sem býður upp á ríkulega RAG tengda íhluti og verkfæri.
LlamaIndex: Opinn ramma sem einbeitir sér að RAG og býður upp á gagnatengingu, vísitölugerð, fyrirspurnarvél o.s.frv.
Haystack: Modular LLM forritaþróunarramma sem býður upp á öfluga RAG virkni.
Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma: Algengar vigragagnagrunnar sem bjóða upp á skilvirka líkindaleit.
Hugging Face Transformers: Vinsælt NLP bókasafn sem býður upp á ýmis forþjálfuð líkön, þar á meðal innfellingarlíkön.## Samantekt

RAG er öflug tækni sem getur á áhrifaríkan hátt aukið getu LLM, sem gerir þeim kleift að fá aðgang að víðtækari og nýjustu þekkingu. Með skrefunum, tæknunum og verkfærunum sem kynnt eru í þessari grein geturðu byggt upp skilvirkt RAG kerfi og notað það í ýmsum raunverulegum aðstæðum, svo sem snjöllum þjónustuverum, þekkingarspurningum og svörum, efnisgerð o.s.frv. Mundu að RAG kerfi þarf stöðuga hagræðingu til að ná sem bestum árangri. Haltu áfram að læra og æfa þig og kannaðu fleiri möguleika RAG!