Тиімді RAG жүйесін құру: Бастаудан үздік тәжірибеге дейін

Іздеу арқылы кеңейтілген генерация (Retrieval-Augmented Generation, RAG) үлкен тілдік модельдерге (LLM) негізделген қосымшаларды құрудың маңызды технологиясына айналды. Ол LLM мүмкіндіктерін сыртқы білім көздерінен тиісті ақпаратты іздеу арқылы жақсартады, LLM-нің білімді қамту және уақыттылығындағы шектеулерін шешеді. Бұл мақала RAG-тың әр кезеңін терең зерттейді және тиімді RAG жүйесін құрудың практикалық кеңестері мен үздік тәжірибелерін ұсынады.

RAG дегеніміз не?

RAG - жауап жасамас бұрын сыртқы білім базасынан тиісті ақпаратты іздейтін архитектура. Бұл әдіс LLM-нің генерациялау мүмкіндіктерін және сыртқы деректердің дәлдігі мен нақтылығын тиімді біріктіреді. Қарапайым тілмен айтқанда, RAG келесі негізгі қадамдарды қамтиды:

Іздеу (Retrieval): Пайдаланушының сұрауына сәйкес сыртқы білім базасынан тиісті құжаттарды немесе ақпарат фрагменттерін іздеу.
Кеңейту (Augmentation): Ізделінген ақпаратты пайдаланушының сұрауына қосу, кеңейтілген сұрауды (Prompt) қалыптастыру.
Генерация (Generation): Кеңейтілген сұрауды LLM-ге енгізу, соңғы жауапты немесе мәтінді жасау.

RAG-тың артықшылықтары

Білімді кеңейту: RAG LLM-ге кеңірек және жаңа ақпаратқа қол жеткізуге мүмкіндік береді, осылайша LLM-нің білім шектеулерін жеңеді.
Түсініктілік: RAG жауаптың негізі ретінде ізделінген құжаттарды ұсынады, жауаптың түсініктілігі мен сенімділігін арттырады.
Галлюцинацияны азайту: Жауапты сыртқы білімге негіздеу арқылы RAG LLM-нің «галлюцинация» (яғни, фактілерді ойдан шығару) қаупін айтарлықтай азайтады.
Нақты уақыттылық: RAG нақты уақыттағы дереккөздерімен біріктіріле алады, LLM-нің ең жаңа ақпаратты ұсына алуын қамтамасыз етеді.
Экономикалық тиімділік: LLM-ді қайта оқытумен салыстырғанда, RAG білімді жаңартудың үнемдірек әдісі болып табылады.

RAG жүйесін құру қадамдары

Төменде RAG жүйесін құрудың толық қадамдары берілген:

1. Деректерді дайындау

Дереккөзді таңдау: Тиісті білім базасын таңдаңыз, мысалы, құжаттар кітапханасы, веб-сайт мазмұны, дерекқор, API және т.б.
Деректерді тазарту және алдын ала өңдеу: Деректердің сапасы мен біркелкілігін қамтамасыз ету үшін деректерді тазарту, қайталауды жою, пішімдеу және т.б. өңдеу.
Құжатты бөлу (Chunking): Іздеуді жеңілдету үшін үлкен құжаттарды кішігірім мәтін блоктарына (chunks) бөліңіз. Chunking стратегиясы RAG өнімділігіне үлкен әсер етеді. Жалпы стратегияларға тұрақты өлшемді бөлу, семантикалық негіздегі бөлу және т.б. жатады.
- Тұрақты өлшемді бөлу: Құжатты тұрақты таңбалар немесе токендер саны бойынша бөліңіз.
- Семантикалық негіздегі бөлу: Құжатты семантикалық бірліктерге, мысалы, сөйлемдерге, абзацтарға немесе тарауларға бөлуге тырысыңыз. Langchain сияқты кейбір құралдар мәтіндік семантикалық бөлуге негізделген құжат бөлгіштерін ұсынады.

2. Индексті құру

Енгізу (Embedding): Мәтін блоктарын векторлық көрініске түрлендіру үшін ендіру моделін (мысалы, OpenAI-дің text-embedding-ada-002 немесе Hugging Face-тің sentence transformers) пайдаланыңыз. Ендіру моделі мәтіннің семантикалық ақпаратын векторға кодтай алады, осылайша семантикалық ұқсас мәтіндер векторлық кеңістікте жақынырақ болады.
Векторлық дерекқор: Ендіру векторларын векторлық дерекқорда сақтаңыз, мысалы, Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma және т.б. Векторлық дерекқор пайдаланушының сұрауына сәйкес ең тиісті мәтін блоктарын табу үшін ұқсастықты тиімді іздей алады.
Метадеректерді басқару: Мәтін мазмұнынан басқа, әрбір мәтін блогы үшін метадеректерді, мысалы, құжат көзі, жасалған уақыты және т.б. сақтауға болады. Метадеректер іздеу нәтижелерін сүзу және сұрыптау үшін пайдаланылуы мүмкін.

3. Іздеу

Сұрауды енгізу: Индексті құру үшін қолданылатын ендіру моделін пайдаланып, пайдаланушы сұрауын векторлық көрініске түрлендіріңіз.
Ұқсастықты іздеу: Векторлық дерекқорда сұрау векторына ең ұқсас мәтін блоктарын табу үшін ұқсастықты іздеуді орындаңыз. Жалпы ұқсастық өлшемдеріне косинустық ұқсастық, Евклидтік қашықтық және т.б. кіреді.
Іздеу нәтижелерін сұрыптау және сүзгілеу: Іздеу нәтижелерін ұқсастық ұпайлары мен метадеректерге сәйкес сұрыптаңыз және сүзгіден өткізіп, ең қатысты мәтін блоктарын таңдаңыз.
Шақыру стратегиясы: Іздеудің шақыру жылдамдығын, яғни барлық қатысты құжаттарды табу мүмкіндігін қарастыру қажет. Іздеу нәтижелерінің санын көбейту, әртүрлі ұқсастық өлшемдерін пайдалану және т.б. сияқты әртүрлі іздеу стратегияларын қолданып көруге болады.

4. Жасау

Жылдамдық инженериясы (Prompt Engineering): Іздеу нәтижесінде алынған мәтін блоктары мен пайдаланушы сұрауын біріктіретін сәйкес жылдамдық үлгілерін жасаңыз. Жақсы жылдамдық үлгілері LLM-ді дәлірек, қатысты жауаптар жасауға бағыттай алады.
- Контекстік оқыту (In-Context Learning): Контекстке сәйкес жауаптарды қалай жасау керектігін көрсететін кейбір мысалдарды жылдамдыққа қосыңыз.
- Нақты нұсқаулар: Жылдамдықта LLM-ге орындау керек тапсырманы нақты айтыңыз, мысалы, «келесі ақпаратқа сүйене отырып сұраққа жауап беріңіз», «келесі мазмұнды қорытындылаңыз» және т.б.
LLM таңдау: Жауаптарды жасау үшін сәйкес LLM таңдаңыз. Жалпы LLM-ге OpenAI-дің GPT-3.5, GPT-4, Anthropic-тің Claude, Google-дің Gemini және т.б. кіреді.
Жасау параметрлерін реттеу: Жасау мәтінінің стилі мен сапасын басқару үшін LLM жасау параметрлерін, мысалы, температура, максималды ұзындық және т.б. реттеңіз.
Кейінгі өңдеу: LLM жасаған жауаптарды кейінгі өңдеуден өткізіңіз, мысалы, артық ақпаратты жою, грамматикалық қателерді түзету және т.б.

Пайдалы кеңестер мен үздік тәжірибелер

Сәйкес векторлық дерекқорды таңдау: Әртүрлі векторлық дерекқорлардың өнімділігі, кеңейтімділігі, бағасы және т.б. әртүрлі болады, сондықтан нақты қажеттіліктерге сәйкес таңдау керек.
Chunking стратегиясын оңтайландыру: Chunking стратегиясы RAG өнімділігіне үлкен әсер етеді. Құжаттың сипаттамалары мен LLM мүмкіндіктеріне сәйкес реттеу керек.
Кеңейтілген іздеу технологияларын пайдалану: Негізгі ұқсастықты іздеуден басқа, кеңейтілген іздеу технологияларын пайдалануға болады, мысалы:
- Көп векторлы іздеу: Әрбір құжат блогы үшін бірнеше ендіру векторларын жасаңыз, мысалы, әртүрлі перспективаларға немесе әртүрлі дәрежелерге негізделген ендіру векторлары.
- Гибридті іздеу (Hybrid Retrieval): Іздеу дәлдігін арттыру үшін кілт сөздерге негізделген іздеу мен семантикаға негізделген іздеуді біріктіріңіз.
Жылдамдық инженериясының әдістерін пайдалану: Жылдамдық инженериясы RAG өнімділігіне әсер ететін маңызды фактор болып табылады. Әртүрлі жылдамдық үлгілерін қолданып көруге және эксперименттік түрде тексеруге болады.
RAG жүйесінің өнімділігін бағалау: RAG жүйесінің өнімділігін бағалау үшін сәйкес бағалау көрсеткіштерін пайдаланыңыз, мысалы, дәлдік, шақыру жылдамдығы, еркіндік және т.б.
Үздіксіз оңтайландыру: RAG жүйесінің өнімділігін үздіксіз оңтайландыру қажет. Дереккөздер, ендіру моделі, векторлық дерекқор, жылдамдық үлгісі және т.б. сияқты әрбір сілтемені үнемі бағалап, реттеу қажет.
RAG нұсқаларын қарастырыңыз: RAG технологиясының үздіксіз дамуымен көптеген RAG нұсқалары пайда болды, мысалы:
- Agentic RAG: AI Agent технологиясымен біріктіріліп, RAG жүйесіне білімді өз бетінше іздеуге және жауаптарды жасауға мүмкіндік береді.
- bRAG (Boosting RAG): Іздеу және жасау сілтемелерін оңтайландыру арқылы RAG жүйесінің өнімділігін арттырады.

Құрал ұсыныстары

Langchain: LLM қолданбаларын әзірлеудің танымал платформасы, RAG-қа қатысты бай компоненттер мен құралдарды ұсынады.
LlamaIndex: RAG-қа бағытталған ашық бастапқы кодтық платформа, деректерді қосу, индексті құру, сұрау қозғалтқышы және т.б. функцияларды ұсынады.
Haystack: LLM қолданбаларын әзірлеудің модульдік платформасы, қуатты RAG функцияларын ұсынады.
Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma: Жалпы векторлық дерекқорлар, жоғары тиімді ұқсастықты іздеу функцияларын ұсынады.
Hugging Face Transformers: Танымал NLP кітапханасы, ендіру моделін қоса алғанда, әртүрлі алдын ала жаттықтырылған модельдерді ұсынады.## Қорытынды

RAG - бұл LLM мүмкіндіктерін тиімді арттыра алатын қуатты технология, оған кеңірек және жаңа білімге қол жеткізуге мүмкіндік береді. Осы мақалада ұсынылған қадамдар, кеңестер мен құралдар арқылы сіз тиімді RAG жүйесін құра аласыз және оны әртүрлі нақты сценарийлерде қолдана аласыз, мысалы, интеллектуалды тұтынушыларға қызмет көрсету, білімге негізделген сұрақтарға жауап беру, контент жасау және т.б. RAG жүйесі оңтайлы өнімділікке қол жеткізу үшін үнемі оңтайландыруды қажет ететінін есте сақтаңыз. Үздіксіз оқып, тәжірибе жасаңыз, RAG-ның көбірек мүмкіндіктерін зерттеңіз!