Efektīvas RAG sistēmas izveide: no ievada līdz labākajai praksei

Izguves papildināta ģenerēšana (Retrieval-Augmented Generation, RAG) ir kļuvusi par galveno tehnoloģiju, lai izveidotu lietojumprogrammas, kuru pamatā ir lieli valodu modeļi (LLM). Tā uzlabo LLM iespējas, izgūstot atbilstošu informāciju no ārējiem zināšanu avotiem, atrisinot LLM ierobežojumus zināšanu pārklājuma un savlaicīguma ziņā. Šis raksts padziļināti izpētīs RAG dažādus posmus un sniegs praktiskus padomus un labāko praksi efektīvas RAG sistēmas izveidei.

Kas ir RAG?

RAG ir arhitektūra, kas pirms atbildes ģenerēšanas vispirms izgūst atbilstošu informāciju no ārējas zināšanu bāzes. Šī metode efektīvi apvieno LLM ģenerēšanas iespējas un ārējo datu precizitāti un reāllaiku. Vienkārši sakot, RAG ietver šādas galvenās darbības:

1. Izguve (Retrieval): Pamatojoties uz lietotāja vaicājumu, izgūstiet atbilstošus dokumentus vai informācijas fragmentus no ārējas zināšanu bāzes.
2. Papildināšana (Augmentation): Pievienojiet izgūto informāciju lietotāja vaicājumam, veidojot papildinātu uzvedni (Prompt).
3. Ģenerēšana (Generation): Ievadiet papildināto uzvedni LLM, lai ģenerētu galīgo atbildi vai tekstu.

RAG priekšrocības

• Zināšanu papildināšana: RAG ļauj LLM piekļūt plašākai un jaunākajai informācijai, tādējādi pārvarot LLM raksturīgos zināšanu ierobežojumus.
• Izskaidrojamība: RAG nodrošina izgūtos dokumentus kā atbildes pamatojumu, uzlabojot atbildes izskaidrojamību un uzticamību.
• Halucināciju samazināšana: Pamatojot atbildes uz ārējām zināšanām, RAG var ievērojami samazināt LLM risku radīt "halucinācijas" (ti, izdomāt faktus).
• Reāllaiks: RAG var integrēt ar reāllaika datu avotiem, nodrošinot, ka LLM var sniegt jaunāko informāciju.
• Rentabilitāte: Salīdzinot ar LLM pārkvalificēšanu, RAG ir ekonomiski efektīvāks zināšanu atjaunināšanas veids.

RAG sistēmas izveides soļi

Tālāk ir norādīti detalizēti RAG sistēmas izveides soļi:

1. Datu sagatavošana

• Datu avota izvēle: Izvēlieties piemērotu zināšanu bāzi, piemēram, dokumentu bibliotēku, vietnes saturu, datu bāzi, API utt.
• Datu tīrīšana un pirmapstrāde: Notīriet, atdaliet un formatējiet datus, lai nodrošinātu datu kvalitāti un konsekvenci.
• Dokumentu sadalīšana (Chunking): Sadaliet lielus dokumentus mazākos teksta blokos (chunks), lai atvieglotu izguvi. Chunking stratēģijai ir liela ietekme uz RAG veiktspēju. Parastās stratēģijas ietver fiksēta izmēra sadalīšanu, semantiski balstītu sadalīšanu utt.
  • Fiksēta izmēra sadalīšana: Sadaliet dokumentu atbilstoši fiksētam rakstzīmju vai tokenu skaitam.
  • Semantiski balstīta sadalīšana: Mēģiniet sadalīt dokumentu atbilstoši semantiskām vienībām, piemēram, teikumiem, rindkopām vai nodaļām. Daži rīki, piemēram, Langchain, nodrošina uz teksta semantikas sadalīšanas balstītus dokumentu sadalītājus.

2. Indeksa izveide

• Iegulšana (Embedding): Izmantojiet iegulšanas modeli (piemēram, OpenAI text-embedding-ada-002 vai Hugging Face sentence transformers), lai teksta blokus pārveidotu par vektoru attēlojumiem. Iegulšanas modelis var kodēt teksta semantisko informāciju vektoros, padarot semantiski līdzīgus tekstus tuvākus vektoru telpā.
• Vektoru datu bāze: Saglabājiet iegultos vektorus vektoru datu bāzē, piemēram, Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma utt. Vektoru datu bāze var efektīvi veikt līdzības meklēšanu, lai atrastu visatbilstošākos teksta blokus atbilstoši lietotāja vaicājumam.
• Metadatu pārvaldība: Papildus teksta saturam varat arī saglabāt metadatus katram teksta blokam, piemēram, dokumenta avotu, izveides laiku utt. Metadatus var izmantot, lai filtrētu un kārtotu izgūšanas rezultātus.

3. Izguve* Vaicājuma iegulšana: Izmantojiet to pašu iegulšanas modeli, ko izmantoja indeksa izveidei, lai pārveidotu lietotāja vaicājumus par vektoru reprezentācijām.

• Līdzības meklēšana: Veiciet līdzības meklēšanu vektoru datubāzē, lai atrastu teksta blokus, kas ir vislīdzīgākie vaicājuma vektoram. Parasti izmantotie līdzības mēri ietver kosinusa līdzību, Eiklīda attālumu utt.
• Meklēšanas rezultātu ranžēšana un filtrēšana: Sakārtojiet un filtrējiet meklēšanas rezultātus, pamatojoties uz līdzības rādītājiem un metadatiem, lai atlasītu visatbilstošākos teksta blokus.
• Atsaukšanas stratēģija: Jāņem vērā meklēšanas atsaukšanas līmenis, tas ir, vai ir iespējams atrast visus atbilstošos dokumentus. Varat izmēģināt dažādas meklēšanas stratēģijas, piemēram, palielināt meklēšanas rezultātu skaitu, izmantot dažādus līdzības mērus utt.

4. Ģenerēšana

• Promptu inženierija (Prompt Engineering): Izstrādājiet atbilstošas promptu veidnes, lai apvienotu iegūtos teksta blokus ar lietotāja vaicājumiem. Labas promptu veidnes var palīdzēt LLM ģenerēt precīzākas un atbilstošākas atbildes.
  • Konteksta mācīšanās (In-Context Learning): Iekļaujiet promptā dažus piemērus, kas parāda, kā ģenerēt atbildes, pamatojoties uz kontekstu.
  • Skaidras instrukcijas: Skaidri norādiet promptā LLM, kāds uzdevums jāpabeidz, piemēram, “Atbildiet uz jautājumu, pamatojoties uz šo informāciju”, “Apkopojiet šo saturu” utt.
• LLM izvēle: Izvēlieties atbilstošu LLM, lai ģenerētu atbildes. Parasti izmantotie LLM ietver OpenAI GPT-3.5, GPT-4, Anthropic Claude, Google Gemini utt.
• Ģenerēšanas parametru pielāgošana: Pielāgojiet LLM ģenerēšanas parametrus, piemēram, temperatūru (temperature), maksimālo garumu (max length) utt., lai kontrolētu ģenerētā teksta stilu un kvalitāti.
• Pēcapstrāde: Veiciet LLM ģenerētās atbildes pēcapstrādi, piemēram, noņemiet lieku informāciju, labojiet gramatikas kļūdas utt.

Praktiski padomi un labākā prakse

• Izvēlieties atbilstošu vektoru datubāzi: Dažādas vektoru datubāzes atšķiras pēc veiktspējas, mērogojamības, cenas utt., un tās jāizvēlas atbilstoši faktiskajām vajadzībām.
• Optimizējiet Chunking stratēģiju: Chunking stratēģijai ir liela ietekme uz RAG veiktspēju. Tas jāpielāgo atbilstoši dokumenta īpašībām un LLM iespējām.
• Izmantojiet uzlabotas meklēšanas metodes: Papildus pamata līdzības meklēšanai varat izmantot dažas uzlabotas meklēšanas metodes, piemēram:
  • Vairāku vektoru meklēšana: Ģenerējiet vairākus iegulšanas vektorus katram dokumenta blokam, piemēram, iegulšanas vektorus, kuru pamatā ir dažādi viedokļi vai dažādas granularitātes.
  • Hibrīda meklēšana (Hybrid Retrieval): Apvienojiet meklēšanu, kuras pamatā ir atslēgvārdi, un meklēšanu, kuras pamatā ir semantika, lai uzlabotu meklēšanas precizitāti.
• Izmantojiet promptu inženierijas metodes: Promptu inženierija ir galvenais faktors, kas ietekmē RAG veiktspēju. Varat izmēģināt dažādas promptu veidnes un veikt eksperimentālu validāciju.
• Novērtējiet RAG sistēmas veiktspēju: Izmantojiet atbilstošus novērtēšanas rādītājus, lai novērtētu RAG sistēmas veiktspēju, piemēram, precizitāti, atsaukšanas līmeni, plūdumu utt.
• Nepārtraukti optimizējiet: RAG sistēmas veiktspēja ir nepārtraukti jāoptimizē. Regulāri jānovērtē un jāpielāgo katrs posms, piemēram, datu avots, iegulšanas modelis, vektoru datubāze, promptu veidne utt.
• Apsveriet RAG variantus: Līdz ar RAG tehnoloģijas nepārtrauktu attīstību ir parādījušies daudzi RAG varianti, piemēram:
  • Agentic RAG: Apvienojiet AI Agent tehnoloģiju, lai RAG sistēma varētu patstāvīgi veikt zināšanu meklēšanu un atbilžu ģenerēšanu.
  • bRAG (Boosting RAG): Optimizējot meklēšanas un ģenerēšanas posmus, uzlabojiet RAG sistēmas veiktspēju.

Rīku ieteikumi

• Langchain: Populārs LLM lietojumprogrammu izstrādes ietvars, kas nodrošina bagātīgus RAG saistītus komponentus un rīkus.
• LlamaIndex: Atvērtā koda ietvars, kas koncentrējas uz RAG un nodrošina datu savienojumu, indeksa izveidi, vaicājumu dzinēju un citas funkcijas.
• Haystack: Modulārs LLM lietojumprogrammu izstrādes ietvars, kas nodrošina jaudīgas RAG funkcijas.
• Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma: Parasti izmantotās vektoru datubāzes, kas nodrošina efektīvu līdzības meklēšanas funkcionalitāti.
• Hugging Face Transformers: Populāra NLP bibliotēka, kas nodrošina dažādus iepriekš apmācītus modeļus, tostarp iegulšanas modeļus.## Kopsavilkums

RAG ir spēcīga tehnoloģija, kas var efektīvi uzlabot LLM iespējas, ļaujot tai piekļūt plašākām un jaunākām zināšanām. Izmantojot šajā rakstā ieviestās darbības, paņēmienus un rīkus, jūs varat izveidot efektīvu RAG sistēmu un pielietot to dažādiem praktiskiem scenārijiem, piemēram, viedajam klientu apkalpošanas dienestam, zināšanu jautājumiem un atbildēm, satura ģenerēšanai utt. Atcerieties, ka RAG sistēma ir nepārtraukti jāoptimizē, lai sasniegtu optimālu veiktspēju. Turpiniet mācīties un praktizēt, lai izpētītu vairāk RAG iespēju! (RAG ir spēcīga tehnoloģija, kas var efektīvi uzlabot LLM iespējas, ļaujot tai piekļūt plašākām un jaunākām zināšanām. Izmantojot šajā rakstā ieviestās darbības, paņēmienus un rīkus, jūs varat izveidot efektīvu RAG sistēmu un pielietot to dažādiem praktiskiem scenārijiem, piemēram, viedajam klientu apkalpošanas dienestam, zināšanu jautājumiem un atbildēm, satura ģenerēšanai utt. Atcerieties, ka RAG sistēma ir nepārtraukti jāoptimizē, lai sasniegtu optimālu veiktspēju. Turpiniet mācīties un praktizēt, lai izpētītu vairāk RAG iespēju!)