Costruire un sistema RAG efficiente: dall'introduzione alle migliori pratiche

La generazione aumentata dal recupero (Retrieval-Augmented Generation, RAG) è diventata una tecnologia chiave per la costruzione di applicazioni basate su modelli linguistici di grandi dimensioni (Large Language Model, LLM). Migliora le capacità degli LLM recuperando informazioni rilevanti da fonti di conoscenza esterne, risolvendo i limiti degli LLM in termini di copertura della conoscenza e tempestività. Questo articolo esplorerà in profondità le varie fasi di RAG e fornirà suggerimenti pratici e migliori pratiche per la costruzione di sistemi RAG efficienti.

Cos'è RAG?

RAG è un'architettura che recupera prima le informazioni rilevanti da una knowledge base esterna prima di generare una risposta. Questo metodo combina efficacemente le capacità di generazione degli LLM con l'accuratezza e la tempestività dei dati esterni. In parole povere, RAG include i seguenti passaggi chiave:

Recupero (Retrieval): Recupera documenti o frammenti di informazioni rilevanti da una knowledge base esterna in base alla query dell'utente.
Aumento (Augmentation): Aggiunge le informazioni recuperate alla query dell'utente, formando un prompt aumentato (Prompt).
Generazione (Generation): Inserisce il prompt aumentato nell'LLM per generare la risposta o il testo finale.

Vantaggi di RAG

Potenziamento della conoscenza: RAG consente agli LLM di accedere a informazioni più ampie e aggiornate, superando così i limiti di conoscenza intrinseci degli LLM.
Interpretabilità: RAG fornisce i documenti recuperati come base per la risposta, migliorando l'interpretabilità e l'affidabilità della risposta.
Riduzione delle allucinazioni: Basando le risposte su conoscenze esterne, RAG può ridurre significativamente il rischio che gli LLM producano "allucinazioni" (cioè inventino fatti).
Tempestività: RAG può essere integrato con fonti di dati in tempo reale, garantendo che gli LLM possano fornire le informazioni più recenti.
Rapporto costo-efficacia: Rispetto al riaddestramento degli LLM, RAG è un modo più economico ed efficace per aggiornare le conoscenze.

Passaggi per costruire un sistema RAG

Di seguito sono riportati i passaggi dettagliati per la costruzione di un sistema RAG:

1. Preparazione dei dati

Selezione della fonte dati: Seleziona la knowledge base appropriata, come librerie di documenti, contenuti di siti Web, database, API, ecc.
Pulizia e preelaborazione dei dati: Pulisci, deduplica, formatta e gestisci i dati per garantire la qualità e la coerenza dei dati.
Suddivisione dei documenti (Chunking): Dividi i documenti di grandi dimensioni in blocchi di testo più piccoli (chunks) per facilitare il recupero. La strategia di Chunking ha un grande impatto sulle prestazioni di RAG. Le strategie comuni includono la suddivisione a dimensione fissa, la suddivisione basata sulla semantica, ecc.
- Suddivisione a dimensione fissa: Divide i documenti in base a un numero fisso di caratteri o token.
- Suddivisione basata sulla semantica: Tenta di dividere i documenti in base a unità semantiche, come frasi, paragrafi o capitoli. Alcuni strumenti come Langchain forniscono splitter di documenti basati sulla suddivisione semantica del testo.

2. Costruzione dell'indice

Incorporamento (Embedding): Utilizza modelli di incorporamento (ad esempio text-embedding-ada-002 di OpenAI o i sentence transformers di Hugging Face) per convertire i blocchi di testo in rappresentazioni vettoriali. I modelli di incorporamento possono codificare le informazioni semantiche del testo in vettori, in modo che i testi semanticamente simili siano più vicini nello spazio vettoriale.
Database vettoriale: Memorizza i vettori di incorporamento in un database vettoriale, come Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma, ecc. I database vettoriali possono eseguire in modo efficiente la ricerca di similarità, trovando i blocchi di testo più rilevanti in base alle query degli utenti.
Gestione dei metadati: Oltre al contenuto del testo, puoi anche memorizzare i metadati per ogni blocco di testo, come l'origine del documento, l'ora di creazione, ecc. I metadati possono essere utilizzati per filtrare e ordinare i risultati della ricerca.

3. Recupero

Query Embedding (查询嵌入): Utilizzare lo stesso modello di embedding utilizzato per la costruzione dell'indice per trasformare la query dell'utente in una rappresentazione vettoriale.
Ricerca di similarità (相似性搜索): Eseguire una ricerca di similarità nel database vettoriale per trovare i blocchi di testo più simili al vettore della query. Le metriche di similarità comunemente utilizzate includono la similarità del coseno, la distanza euclidea, ecc.
Ordinamento e filtraggio dei risultati di ricerca (检索结果排序和过滤): Ordinare e filtrare i risultati di ricerca in base al punteggio di similarità e ai metadati, selezionando i blocchi di testo più pertinenti.
Strategia di richiamo (召回策略): È necessario considerare il tasso di richiamo della ricerca, ovvero se è possibile trovare tutti i documenti pertinenti. È possibile provare diverse strategie di ricerca, come aumentare il numero di risultati di ricerca, utilizzare diverse metriche di similarità, ecc.

4. Generazione

Prompt Engineering (提示工程): Progettare modelli di prompt appropriati che combinino i blocchi di testo recuperati e la query dell'utente. Un buon modello di prompt può guidare l'LLM a generare risposte più accurate e pertinenti.
- Apprendimento nel contesto (In-Context Learning): Includere alcuni esempi nel prompt per dimostrare come generare risposte in base al contesto.
- Istruzioni chiare (明确指令): Indicare chiaramente nel prompt il compito che l'LLM deve completare, ad esempio "Rispondi alla domanda in base alle seguenti informazioni", "Riassumi il seguente contenuto", ecc.
Scelta dell'LLM (LLM 选择): Scegliere l'LLM appropriato per generare la risposta. Gli LLM comunemente usati includono GPT-3.5 e GPT-4 di OpenAI, Claude di Anthropic, Gemini di Google, ecc.
Regolazione dei parametri di generazione (生成参数调整): Regolare i parametri di generazione dell'LLM, come la temperatura (temperature), la lunghezza massima (max length), ecc., per controllare lo stile e la qualità del testo generato.
Post-elaborazione (后处理): Eseguire la post-elaborazione della risposta generata dall'LLM, come la rimozione di informazioni ridondanti, la correzione di errori grammaticali, ecc.

Suggerimenti pratici e migliori pratiche (实用技巧和最佳实践)

Scegliere il database vettoriale appropriato (选择合适的向量数据库): Diversi database vettoriali differiscono in termini di prestazioni, scalabilità, prezzo, ecc. È necessario scegliere in base alle esigenze reali.
Ottimizzare la strategia di Chunking (优化 Chunking 策略): La strategia di Chunking ha un grande impatto sulle prestazioni di RAG. È necessario regolarla in base alle caratteristiche del documento e alle capacità dell'LLM.
Utilizzare tecniche di ricerca avanzate (使用高级检索技术): Oltre alla ricerca di similarità di base, è possibile utilizzare alcune tecniche di ricerca avanzate, come:
- Ricerca multi-vettore (多向量检索): Generare più vettori di embedding per ogni blocco di documenti, ad esempio vettori di embedding basati su diverse prospettive o diverse granularità.
- Ricerca ibrida (Hybrid Retrieval): Combinare la ricerca basata su parole chiave e la ricerca basata sulla semantica per migliorare l'accuratezza della ricerca.
Utilizzare tecniche di prompt engineering (使用提示工程技巧): Il prompt engineering è un fattore chiave che influenza le prestazioni di RAG. È possibile provare diversi modelli di prompt ed eseguire la convalida sperimentale.
Valutare le prestazioni del sistema RAG (评估 RAG 系统的性能): Utilizzare metriche di valutazione appropriate per valutare le prestazioni del sistema RAG, come accuratezza, richiamo, fluidità, ecc.
Ottimizzazione continua (持续优化): Le prestazioni del sistema RAG devono essere continuamente ottimizzate. È necessario valutare e regolare regolarmente ogni fase, come l'origine dati, il modello di embedding, il database vettoriale, il modello di prompt, ecc.
Considerare le varianti di RAG (考虑 RAG 的变体): Con il continuo sviluppo della tecnologia RAG, sono emerse molte varianti di RAG, come:
- Agentic RAG: Combinare la tecnologia AI Agent per consentire al sistema RAG di eseguire autonomamente la ricerca di conoscenza e la generazione di risposte.
- bRAG (Boosting RAG): Migliorare le prestazioni del sistema RAG ottimizzando i passaggi di ricerca e generazione.

Strumenti raccomandati (工具推荐)

Langchain: Un framework di sviluppo di applicazioni LLM popolare che fornisce una vasta gamma di componenti e strumenti relativi a RAG.
LlamaIndex: Un framework open source focalizzato su RAG che fornisce funzionalità come la connessione dati, la costruzione di indici, i motori di query, ecc.
Haystack: Un framework di sviluppo di applicazioni LLM modulare che fornisce potenti funzionalità RAG.
Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma: Database vettoriali comunemente usati che forniscono funzionalità di ricerca di similarità efficienti.
Hugging Face Transformers: Una libreria NLP popolare che fornisce vari modelli pre-addestrati, inclusi i modelli di embedding.## Conclusioni

Il RAG è una tecnologia potente che può migliorare efficacemente le capacità degli LLM, consentendo loro di accedere a una gamma più ampia e aggiornata di conoscenze. Attraverso i passaggi, le tecniche e gli strumenti presentati in questo articolo, puoi costruire un sistema RAG efficiente e applicarlo a vari scenari pratici, come il servizio clienti intelligente, le domande e risposte sulla conoscenza, la generazione di contenuti, ecc. Ricorda, il sistema RAG deve essere costantemente ottimizzato per ottenere le migliori prestazioni. Continua a imparare e a fare pratica, esplora più possibilità del RAG!