ეფექტური RAG სისტემის შექმნა: შესავალიდან საუკეთესო პრაქტიკამდე

მოძიება-გაძლიერებული გენერაცია (Retrieval-Augmented Generation, RAG) გახდა დიდი ენობრივი მოდელების (LLM) საფუძველზე აპლიკაციების შექმნის საკვანძო ტექნოლოგია. ის აძლიერებს LLM-ის შესაძლებლობებს გარე ცოდნის წყაროებიდან შესაბამისი ინფორმაციის მოძიებით, რაც აგვარებს LLM-ის შეზღუდვებს ცოდნის დაფარვისა და დროულობის თვალსაზრისით. ეს სტატია სიღრმისეულად შეისწავლის RAG-ის ყველა ეტაპს და გთავაზობთ პრაქტიკულ რჩევებსა და საუკეთესო პრაქტიკას ეფექტური RAG სისტემის შესაქმნელად.

რა არის RAG?

RAG არის არქიტექტურა, რომელიც პასუხების გენერირებამდე, ჯერ გარე ცოდნის ბაზიდან მოიძიებს შესაბამის ინფორმაციას. ეს მეთოდი ეფექტურად აერთიანებს LLM-ის გენერირების შესაძლებლობებსა და გარე მონაცემების სიზუსტესა და რეალურ დროში განახლებას. მარტივად რომ ვთქვათ, RAG მოიცავს შემდეგ საკვანძო ნაბიჯებს:

მოძიება (Retrieval): მომხმარებლის მოთხოვნის საფუძველზე, გარე ცოდნის ბაზიდან შესაბამისი დოკუმენტების ან ინფორმაციის ფრაგმენტების მოძიება.
გაძლიერება (Augmentation): მოძიებული ინფორმაციის დამატება მომხმარებლის მოთხოვნაში, გაძლიერებული მოთხოვნის (Prompt) ფორმირება.
გენერაცია (Generation): გაძლიერებული მოთხოვნის შეყვანა LLM-ში, საბოლოო პასუხის ან ტექსტის გენერირება.

RAG-ის უპირატესობები

ცოდნის გაძლიერება: RAG-ს შეუძლია LLM-ს მისცეს უფრო ფართო და უახლესი ინფორმაციის წვდომა, რითაც გადალახავს LLM-ის თანდაყოლილ ცოდნის შეზღუდვებს.
განმარტებადობა: RAG გთავაზობთ მოძიებულ დოკუმენტებს, როგორც პასუხის საფუძველს, რაც ზრდის პასუხის განმარტებადობასა და სანდოობას.
ჰალუცინაციების შემცირება: პასუხის გარე ცოდნაზე დაფუძნებით, RAG-ს შეუძლია მნიშვნელოვნად შეამციროს LLM-ის მიერ „ჰალუცინაციების“ (ანუ ფაქტების გამოგონების) რისკი.
რეალურ დროში განახლება: RAG შეიძლება ინტეგრირდეს რეალურ დროში მონაცემთა წყაროებთან, რაც უზრუნველყოფს LLM-ს უახლესი ინფორმაციის მიწოდებას.
ეკონომიური ეფექტურობა: LLM-ის ხელახლა გადამზადებასთან შედარებით, RAG ცოდნის განახლების უფრო ეკონომიური და ეფექტური გზაა.

RAG სისტემის შექმნის ნაბიჯები

ქვემოთ მოცემულია RAG სისტემის შექმნის დეტალური ნაბიჯები:

1. მონაცემთა მომზადება

მონაცემთა წყაროს შერჩევა: შეარჩიეთ შესაბამისი ცოდნის ბაზა, როგორიცაა დოკუმენტების ბიბლიოთეკა, ვებსაიტის შინაარსი, მონაცემთა ბაზა, API და ა.შ.
მონაცემთა გაწმენდა და წინასწარი დამუშავება: მონაცემების გაწმენდა, დუბლიკატების ამოღება, ფორმატირება და სხვა დამუშავება, მონაცემთა ხარისხისა და თანმიმდევრულობის უზრუნველსაყოფად.
დოკუმენტის დაყოფა (Chunking): დიდი დოკუმენტების უფრო მცირე ტექსტურ ბლოკებად (chunks) დაყოფა, მოძიების გასაადვილებლად. Chunking-ის სტრატეგიას დიდი გავლენა აქვს RAG-ის მუშაობაზე. საერთო სტრატეგიები მოიცავს ფიქსირებული ზომის დაყოფას, სემანტიკაზე დაფუძნებულ დაყოფას და ა.შ.
- ფიქსირებული ზომის დაყოფა: დოკუმენტის დაყოფა ფიქსირებული სიმბოლოების ან ტოკენების რაოდენობის მიხედვით.
- სემანტიკაზე დაფუძნებული დაყოფა: დოკუმენტის დაყოფის მცდელობა სემანტიკური ერთეულების მიხედვით, როგორიცაა წინადადებები, აბზაცები ან თავები. ზოგიერთი ინსტრუმენტი, როგორიცაა Langchain, გთავაზობთ დოკუმენტის გამყოფებს, რომლებიც დაფუძნებულია ტექსტის სემანტიკურ დაყოფაზე.

2. ინდექსის აგება

ჩაშენება (Embedding): ჩაშენების მოდელის (მაგალითად, OpenAI-ს text-embedding-ada-002 ან Hugging Face-ის sentence transformers) გამოყენება ტექსტური ბლოკების ვექტორულ წარმოდგენად გადასაყვანად. ჩაშენების მოდელს შეუძლია ტექსტის სემანტიკური ინფორმაციის კოდირება ვექტორად, რაც სემანტიკურად მსგავს ტექსტებს ვექტორულ სივრცეში უფრო ახლოს ათავსებს.
ვექტორული მონაცემთა ბაზა: ჩაშენებული ვექტორების შენახვა ვექტორულ მონაცემთა ბაზაში, როგორიცაა Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma და ა.შ. ვექტორულ მონაცემთა ბაზას შეუძლია ეფექტურად განახორციელოს მსგავსების ძიება, მომხმარებლის მოთხოვნის საფუძველზე ყველაზე შესაბამისი ტექსტური ბლოკების პოვნა.
მეტამონაცემების მართვა: ტექსტური შინაარსის გარდა, თითოეული ტექსტური ბლოკისთვის შესაძლებელია მეტამონაცემების შენახვა, როგორიცაა დოკუმენტის წყარო, შექმნის დრო და ა.შ. მეტამონაცემები შეიძლება გამოყენებულ იქნას საძიებო შედეგების გასაფილტრად და დასალაგებლად.

3. მოძიება* მოთხოვნის ემბედინგი: მომხმარებლის მოთხოვნის ვექტორულ წარმოდგენად გარდაქმნა ინდექსის აგების მსგავსი ემბედინგის მოდელის გამოყენებით.

მსგავსების ძიება: მსგავსების ძიების ჩატარება ვექტორულ მონაცემთა ბაზაში, რათა მოიძებნოს მოთხოვნის ვექტორისთვის ყველაზე მსგავსი ტექსტური ბლოკები. მსგავსების გავრცელებული საზომები მოიცავს კოსინუსის მსგავსებას, ევკლიდეს მანძილს და ა.შ.
ძიების შედეგების დახარისხება და გაფილტვრა: ძიების შედეგების დახარისხება და გაფილტვრა მსგავსების ქულებისა და მეტამონაცემების საფუძველზე, ყველაზე რელევანტური ტექსტური ბლოკების შესარჩევად.
გამოძახების სტრატეგია: საჭიროა განხილული იყოს ძიების გამოძახების მაჩვენებელი, ანუ, შეუძლია თუ არა მას ყველა შესაბამისი დოკუმენტის პოვნა. შესაძლებელია სხვადასხვა საძიებო სტრატეგიის ცდა, როგორიცაა საძიებო შედეგების რაოდენობის გაზრდა, მსგავსების სხვადასხვა საზომის გამოყენება და ა.შ.

4. გენერირება

Prompt Engineering (მოთხოვნის ინჟინერია): შესაბამისი მოთხოვნის შაბლონების დიზაინი, მოძიებული ტექსტური ბლოკებისა და მომხმარებლის მოთხოვნის გაერთიანება. კარგი მოთხოვნის შაბლონს შეუძლია LLM-ის (დიდი ენობრივი მოდელი) წარმართვა უფრო ზუსტი და რელევანტური პასუხების გენერირებაში.
- In-Context Learning (კონტექსტზე დაფუძნებული სწავლება): მოთხოვნაში რამდენიმე მაგალითის ჩართვა, რომელიც აჩვენებს, თუ როგორ უნდა მოხდეს პასუხების გენერირება კონტექსტის მიხედვით.
- გარკვეული ინსტრუქციები: მოთხოვნაში LLM-ისთვის მკაფიოდ უნდა იყოს მითითებული შესასრულებელი დავალება, მაგალითად, „უპასუხეთ კითხვას ქვემოთ მოცემული ინფორმაციის საფუძველზე“, „შეაჯამეთ ქვემოთ მოცემული შინაარსი“ და ა.შ.
LLM-ის შერჩევა: პასუხების გენერირებისთვის შესაბამისი LLM-ის შერჩევა. გავრცელებული LLM-ები მოიცავს OpenAI-ის GPT-3.5, GPT-4, Anthropic-ის Claude, Google-ის Gemini და ა.შ.
გენერირების პარამეტრების რეგულირება: LLM-ის გენერირების პარამეტრების რეგულირება, როგორიცაა ტემპერატურა (temperature), მაქსიმალური სიგრძე (max length) და ა.შ., გენერირებული ტექსტის სტილისა და ხარისხის გასაკონტროლებლად.
პოსტ-დამუშავება: LLM-ის მიერ გენერირებული პასუხების პოსტ-დამუშავება, როგორიცაა ზედმეტი ინფორმაციის ამოღება, გრამატიკული შეცდომების გამოსწორება და ა.შ.

პრაქტიკული რჩევები და საუკეთესო პრაქტიკა

შესაბამისი ვექტორული მონაცემთა ბაზის შერჩევა: სხვადასხვა ვექტორული მონაცემთა ბაზა განსხვავდება მუშაობის სიჩქარით, გაფართოებადობით, ფასით და ა.შ. საჭიროა შერჩევა რეალური საჭიროებების მიხედვით.
Chunking-ის სტრატეგიის ოპტიმიზაცია: Chunking-ის სტრატეგიას დიდი გავლენა აქვს RAG-ის მუშაობაზე. საჭიროა დოკუმენტის მახასიათებლებისა და LLM-ის შესაძლებლობების მიხედვით რეგულირება.
მოწინავე საძიებო ტექნოლოგიების გამოყენება: ძირითადი მსგავსების ძიების გარდა, შესაძლებელია მოწინავე საძიებო ტექნოლოგიების გამოყენება, როგორიცაა:
- მრავალვექტორული ძიება: თითოეული დოკუმენტის ბლოკისთვის მრავალი ემბედინგის ვექტორის გენერირება, მაგალითად, სხვადასხვა პერსპექტივის ან სხვადასხვა მარცვლოვნების ემბედინგის ვექტორებზე დაყრდნობით.
- ჰიბრიდული ძიება (Hybrid Retrieval): საკვანძო სიტყვებზე დაფუძნებული ძიებისა და სემანტიკურ ძიებაზე დაფუძნებული ძიების გაერთიანება, რათა გაუმჯობესდეს ძიების სიზუსტე.
მოთხოვნის ინჟინერიის ხრიკების გამოყენება: მოთხოვნის ინჟინერია არის RAG-ის მუშაობაზე მოქმედი მთავარი ფაქტორი. შესაძლებელია სხვადასხვა მოთხოვნის შაბლონის ცდა და ექსპერიმენტული გადამოწმება.
RAG სისტემის მუშაობის შეფასება: RAG სისტემის მუშაობის შესაფასებლად შესაბამისი შეფასების მეტრიკების გამოყენება, როგორიცაა სიზუსტე, გამოძახების მაჩვენებელი, გამართულობა და ა.შ.
უწყვეტი ოპტიმიზაცია: RAG სისტემის მუშაობა საჭიროებს უწყვეტ ოპტიმიზაციას. საჭიროა რეგულარულად შეფასდეს და დარეგულირდეს თითოეული რგოლი, როგორიცაა მონაცემთა წყარო, ემბედინგის მოდელი, ვექტორული მონაცემთა ბაზა, მოთხოვნის შაბლონი და ა.შ.
RAG-ის ვარიაციების განხილვა: RAG ტექნოლოგიის უწყვეტი განვითარების კვალდაკვალ, ჩნდება RAG-ის მრავალი ვარიაცია, როგორიცაა:
- Agentic RAG: AI Agent ტექნოლოგიასთან გაერთიანება, რათა RAG სისტემას შეეძლოს დამოუკიდებლად ცოდნის მოძიება და პასუხების გენერირება.
- bRAG (Boosting RAG): საძიებო და გენერირების რგოლების ოპტიმიზაციის გზით, RAG სისტემის მუშაობის გაუმჯობესება.

ინსტრუმენტების რეკომენდაცია

Langchain: LLM აპლიკაციების განვითარების პოპულარული ჩარჩო, რომელიც უზრუნველყოფს RAG-თან დაკავშირებულ მდიდარ კომპონენტებსა და ინსტრუმენტებს.
LlamaIndex: ღია კოდის ჩარჩო, რომელიც ფოკუსირებულია RAG-ზე და უზრუნველყოფს მონაცემთა დაკავშირებას, ინდექსის აგებას, საძიებო ძრავას და სხვა ფუნქციებს.
Haystack: მოდულური LLM აპლიკაციების განვითარების ჩარჩო, რომელიც უზრუნველყოფს RAG-ის მძლავრ ფუნქციებს.
Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma: გავრცელებული ვექტორული მონაცემთა ბაზები, რომლებიც უზრუნველყოფენ ეფექტურ მსგავსების ძიების ფუნქციას.
Hugging Face Transformers: NLP-ის პოპულარული ბიბლიოთეკა, რომელიც უზრუნველყოფს სხვადასხვა წინასწარ გაწვრთნილ მოდელს, მათ შორის ემბედინგის მოდელებს.## შეჯამება

RAG არის მძლავრი ტექნოლოგია, რომელსაც შეუძლია ეფექტურად გააძლიეროს LLM-ის შესაძლებლობები, რაც მას საშუალებას აძლევს, წვდომა ჰქონდეს უფრო ფართო და უახლეს ცოდნაზე. ამ სტატიაში წარმოდგენილი ნაბიჯების, ხრიკებისა და ხელსაწყოების საშუალებით, თქვენ შეგიძლიათ შექმნათ ეფექტური RAG სისტემა და გამოიყენოთ იგი სხვადასხვა პრაქტიკულ სცენარში, როგორიცაა ინტელექტუალური მომხმარებელთა მომსახურება, ცოდნის კითხვა-პასუხი, კონტენტის გენერირება და ა.შ. გახსოვდეთ, რომ RAG სისტემას სჭირდება მუდმივი ოპტიმიზაცია, რათა მიაღწიოს საუკეთესო შესრულებას. განაგრძეთ სწავლა და პრაქტიკა, გამოიკვლიეთ RAG-ის მეტი შესაძლებლობა!