Efektyvios RAG sistemos kūrimas: nuo įvado iki geriausios praktikos

Retrival-Augmented Generation (RAG) (liet. Paieška-Papildytas Generavimas) tapo pagrindine technologija kuriant programas, pagrįstas dideliais kalbos modeliais (LLM). Ji sustiprina LLM galimybes, gaudama atitinkamą informaciją iš išorinių žinių šaltinių, išspręsdama LLM apribojimus, susijusius su žinių aprėptimi ir aktualumu. Šiame straipsnyje bus išsamiai nagrinėjami įvairūs RAG etapai ir pateikiami praktiniai patarimai bei geriausia praktika kuriant efektyvią RAG sistemą.

Kas yra RAG?

RAG yra architektūra, kuri prieš generuodama atsakymą, pirmiausia gauna atitinkamą informaciją iš išorinės žinių bazės. Šis metodas efektyviai sujungia LLM generavimo galimybes su išorinių duomenų tikslumu ir realiuoju laiku. Paprasčiau tariant, RAG apima šiuos pagrindinius veiksmus:

1. Paieška (Retrieval): Pagal vartotojo užklausą, iš išorinės žinių bazės gaunami atitinkami dokumentai arba informacijos fragmentai.
2. Papildymas (Augmentation): Gauta informacija pridedama prie vartotojo užklausos, sukuriant patobulintą raginimą (Prompt).
3. Generavimas (Generation): Patobulintas raginimas įvedamas į LLM, generuojant galutinį atsakymą arba tekstą.

RAG pranašumai

• Žinių papildymas: RAG leidžia LLM pasiekti platesnę ir naujausią informaciją, taip įveikiant LLM būdingus žinių apribojimus.
• Paaiškinamumas: RAG pateikia gautus dokumentus kaip atsakymo pagrindą, padidindamas atsakymo paaiškinamumą ir patikimumą.
• Haliucinacijų mažinimas: Pagrįsdamas atsakymus išorinėmis žiniomis, RAG gali žymiai sumažinti LLM riziką sukelti „haliucinacijas“ (t. y. išgalvoti faktus).
• Realusis laikas: RAG gali būti integruotas su realaus laiko duomenų šaltiniais, užtikrinant, kad LLM galėtų pateikti naujausią informaciją.
• Ekonomiškumas: Palyginti su LLM perkvalifikavimu, RAG yra ekonomiškesnis žinių atnaujinimo būdas.

RAG sistemos kūrimo žingsniai

Toliau pateikiami išsamūs RAG sistemos kūrimo žingsniai:

1. Duomenų paruošimas

• Duomenų šaltinio pasirinkimas: Pasirinkite tinkamą žinių bazę, pvz., dokumentų biblioteką, svetainės turinį, duomenų bazę, API ir kt.
• Duomenų valymas ir išankstinis apdorojimas: Išvalykite, pašalinkite dublikatus, formatuokite ir apdorokite duomenis, kad užtikrintumėte duomenų kokybę ir nuoseklumą.
• Dokumento skaidymas (Chunking): Padalinkite didelius dokumentus į mažesnius teksto blokus (chunks), kad būtų lengviau ieškoti. Chunking strategija labai veikia RAG našumą. Įprastos strategijos apima fiksuoto dydžio skaidymą, semantinį skaidymą ir kt.
  • Fiksuoto dydžio skaidymas: Padalinkite dokumentą pagal fiksuotą simbolių arba tokenų skaičių.
  • Semantinis skaidymas: Pabandykite padalinti dokumentą pagal semantinius vienetus, pvz., sakinius, pastraipas ar skyrius. Kai kurie įrankiai, tokie kaip Langchain, siūlo dokumentų skaidytuvus, pagrįstus teksto semantiniu skaidymu.

2. Indekso kūrimas

• Įterpimas (Embedding): Naudokite įterpimo modelį (pvz., OpenAI text-embedding-ada-002 arba Hugging Face sentence transformers), kad teksto blokus paverstumėte vektoriniais atvaizdais. Įterpimo modelis gali užkoduoti teksto semantinę informaciją į vektorius, todėl semantiškai panašus tekstas vektorinėje erdvėje yra arčiau vienas kito.
• Vektorinė duomenų bazė: Išsaugokite įterpimo vektorius vektorinėje duomenų bazėje, pvz., Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma ir kt. Vektorinė duomenų bazė gali efektyviai atlikti panašumo paiešką, pagal vartotojo užklausą surasdama tinkamiausius teksto blokus.
• Metaduomenų valdymas: Be teksto turinio, kiekvienam teksto blokui taip pat galite saugoti metaduomenis, pvz., dokumento šaltinį, sukūrimo laiką ir kt. Metaduomenys gali būti naudojami filtravimui ir rūšiavimui paieškos rezultatuose.

3. Paieška

• Užklausos įterpimas: Naudokite tą patį įterpimo modelį, kaip ir kuriant indeksą, kad vartotojo užklausa būtų konvertuota į vektorinį atvaizdą.
• Panašumo paieška: Vektorinėje duomenų bazėje atlikite panašumo paiešką, kad rastumėte teksto blokus, kurie yra labiausiai panašūs į užklausos vektorių. Dažniausiai naudojami panašumo matavimai yra kosinusinis panašumas, Euklido atstumas ir kt.
• Paieškos rezultatų rūšiavimas ir filtravimas: Rūšiuokite ir filtruokite paieškos rezultatus pagal panašumo balą ir metaduomenis, pasirinkdami labiausiai susijusius teksto blokus.
• Atšaukimo strategija: Reikia atsižvelgti į paieškos atšaukimo rodiklį, t. y. ar galima rasti visus susijusius dokumentus. Galite išbandyti skirtingas paieškos strategijas, pvz., padidinti paieškos rezultatų skaičių, naudoti skirtingus panašumo matavimus ir kt.

4. Generavimas

• Ragininė inžinerija (Prompt Engineering): Sukurkite tinkamus raginimo šablonus, kad sujungtumėte gautus teksto blokus ir vartotojo užklausą. Geri raginimo šablonai gali padėti LLM generuoti tikslesnius ir labiau susijusius atsakymus.
  • Kontekstinis mokymasis (In-Context Learning): Į raginimą įtraukite keletą pavyzdžių, demonstruojančių, kaip generuoti atsakymus pagal kontekstą.
  • Aiškios instrukcijos: Raginyje aiškiai nurodykite LLM, kokią užduotį reikia atlikti, pvz., „Atsakykite į klausimą remdamiesi toliau pateikta informacija“, „Apibendrinkite toliau pateiktą turinį“ ir kt.
• LLM pasirinkimas: Pasirinkite tinkamą LLM atsakymui generuoti. Dažniausiai naudojami LLM yra OpenAI GPT-3.5, GPT-4, Anthropic Claude, Google Gemini ir kt.
• Generavimo parametrų reguliavimas: Sureguliuokite LLM generavimo parametrus, pvz., temperatūrą (temperature), maksimalų ilgį (max length) ir kt., kad valdytumėte generuojamo teksto stilių ir kokybę.
• Apdorojimas po generavimo: Atlikite LLM sugeneruoto atsakymo apdorojimą po generavimo, pvz., pašalinkite nereikalingą informaciją, pataisykite gramatines klaidas ir kt.

Praktiniai patarimai ir geriausia praktika

• Pasirinkite tinkamą vektorinę duomenų bazę: Skirtingos vektorinės duomenų bazės skiriasi pagal našumą, išplečiamumą, kainą ir kt., todėl reikia pasirinkti pagal faktinius poreikius.
• Optimizuokite Chunking strategiją: Chunking strategija turi didelę įtaką RAG našumui. Ją reikia koreguoti atsižvelgiant į dokumento ypatybes ir LLM galimybes.
• Naudokite pažangias paieškos technologijas: Be pagrindinės panašumo paieškos, taip pat galite naudoti kai kurias pažangias paieškos technologijas, pvz.:
  • Daugybės vektorių paieška: Kiekvienam dokumento blokui sugeneruokite kelis įterpimo vektorius, pvz., įterpimo vektorius, pagrįstus skirtingomis perspektyvomis arba skirtingais detalumo lygiais.
  • Hibridinė paieška (Hybrid Retrieval): Sujunkite paiešką pagal raktinius žodžius ir paiešką pagal semantiką, kad padidintumėte paieškos tikslumą.
• Naudokite raginimo inžinerijos metodus: Ragininė inžinerija yra pagrindinis veiksnys, turintis įtakos RAG našumui. Galite išbandyti skirtingus raginimo šablonus ir atlikti eksperimentinius patvirtinimus.
• Įvertinkite RAG sistemos našumą: Naudokite tinkamus vertinimo rodiklius, kad įvertintumėte RAG sistemos našumą, pvz., tikslumą, atšaukimo rodiklį, sklandumą ir kt.
• Nuolatinis optimizavimas: RAG sistemos našumą reikia nuolat optimizuoti. Reikia reguliariai vertinti ir koreguoti kiekvieną etapą, pvz., duomenų šaltinį, įterpimo modelį, vektorinę duomenų bazę, raginimo šabloną ir kt.
• Apsvarstykite RAG variantus: Nuolat tobulėjant RAG technologijai, atsiranda daug RAG variantų, pvz.:
  • Agentic RAG: Sujunkite AI Agent technologiją, kad RAG sistema galėtų savarankiškai atlikti žinių paiešką ir atsakymų generavimą.
  • bRAG (Boosting RAG): Optimizuodami paieškos ir generavimo etapus, pagerinkite RAG sistemos našumą.

Įrankių rekomendacijos

• Langchain: Populiarus LLM programų kūrimo karkasas, siūlantis daug RAG susijusių komponentų ir įrankių.
• LlamaIndex: Atvirojo kodo karkasas, orientuotas į RAG, siūlantis duomenų jungimo, indekso kūrimo, užklausų variklio ir kitas funkcijas.
• Haystack: Modulinis LLM programų kūrimo karkasas, siūlantis galingas RAG funkcijas.
• Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma: Dažniausiai naudojamos vektorinės duomenų bazės, siūlančios efektyvią panašumo paieškos funkciją.
• Hugging Face Transformers: Populiari NLP biblioteka, siūlanti įvairius iš anksto apmokytus modelius, įskaitant įterpimo modelius.## Apibendrinimas

RAG yra galinga technologija, galinti efektyviai pagerinti LLM galimybes, leidžiant jai pasiekti platesnes ir naujausias žinias. Naudodami šiame straipsnyje pristatytus veiksmus, patarimus ir įrankius, galite sukurti efektyvią RAG sistemą ir pritaikyti ją įvairiems praktiniams scenarijams, tokiems kaip intelektuali klientų aptarnavimo tarnyba, klausimų ir atsakymų sistema, turinio generavimas ir kt. Atminkite, kad RAG sistema turi būti nuolat optimizuojama, kad pasiektų geriausią našumą. Tęskite mokymąsi ir praktiką, tyrinėkite daugiau RAG galimybių!