Изградба на ефикасен RAG систем: Од почеток до најдобри практики

Генерирање со зголемена рекуперација (Retrieval-Augmented Generation, RAG) стана клучна технологија за градење апликации базирани на големи јазични модели (LLM). Ја подобрува способноста на LLM со преземање релевантни информации од надворешни извори на знаење, решавајќи ги ограничувањата на LLM во однос на покриеноста на знаењето и навременоста. Оваа статија ќе ги истражи детално сите фази на RAG и ќе обезбеди практични совети и најдобри практики за градење ефикасни RAG системи.

Што е RAG?

RAG е архитектура која прво презема релевантни информации од надворешна база на знаење пред да генерира одговори. Овој метод ефикасно ги комбинира способностите за генерирање на LLM со точноста и реалноста на надворешните податоци. Едноставно кажано, RAG ги вклучува следните клучни чекори:

Преземање (Retrieval): Врз основа на барањето на корисникот, преземете релевантни документи или фрагменти од информации од надворешна база на знаење.
Зголемување (Augmentation): Додајте ги преземените информации на барањето на корисникот за да формирате подобрен поттик (Prompt).
Генерирање (Generation): Внесете го подобрениот поттик во LLM за да го генерирате конечниот одговор или текст.

Предности на RAG

Подобрување на знаењето: RAG им овозможува на LLM да пристапат до поширок и понов опсег на информации, надминувајќи ги вродените ограничувања на знаењето на LLM.
Објаснивост: RAG ги обезбедува преземените документи како основа за одговорите, подобрувајќи ја објаснивоста и кредибилитетот на одговорите.
Намалување на халуцинациите: Со засновање на одговорите на надворешно знаење, RAG може значително да го намали ризикот LLM да произведува „халуцинации“ (т.е. измислување факти).
Реално време: RAG може да се интегрира со извори на податоци во реално време, осигурувајќи дека LLM може да обезбеди најнови информации.
Економичност: Во споредба со повторно тренирање на LLM, RAG е поекономичен начин за ажурирање на знаењето.

Чекори за градење RAG систем

Следниве се деталните чекори за градење RAG систем:

1. Подготовка на податоци

Избор на извор на податоци: Изберете соодветна база на знаење, како што се библиотеки со документи, содржина на веб-страници, бази на податоци, API итн.
Чистење и претходна обработка на податоци: Чистете, дедуплицирајте, форматирајте и обработувајте ги податоците за да се осигурате квалитетот и конзистентноста на податоците.
Сегментација на документи (Chunking): Поделете ги големите документи на помали блокови на текст (chunks) за полесно преземање. Стратегијата за Chunking има големо влијание врз перформансите на RAG. Вообичаените стратегии вклучуваат сегментација со фиксна големина, сегментација базирана на семантика итн.
- Сегментација со фиксна големина: Поделете ги документите според фиксен број знаци или токени.
- Сегментација базирана на семантика: Обидете се да ги поделите документите според семантички единици, како што се реченици, параграфи или поглавја. Некои алатки како Langchain обезбедуваат сегментатори на документи базирани на семантичка сегментација на текст.

2. Изградба на индекс

Вградување (Embedding): Користете модел за вградување (како што е text-embedding-ada-002 на OpenAI или sentence transformers на Hugging Face) за да ги конвертирате блоковите на текст во векторски репрезентации. Моделот за вградување може да ги кодира семантичките информации на текстот во вектори, така што семантички сличните текстови се поблиску во векторскиот простор.
Векторска база на податоци: Зачувајте ги векторите за вградување во векторска база на податоци, како што се Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma итн. Векторските бази на податоци можат ефикасно да вршат пребарувања за сличност и да ги пронајдат најрелевантните блокови на текст според барањата на корисникот.
Управување со метаподатоци: Покрај содржината на текстот, можете да зачувате и метаподатоци за секој блок на текст, како што се изворот на документот, времето на креирање итн. Метаподатоците може да се користат за филтрирање и сортирање на резултатите од пребарувањето.

3. Преземање

Вградување на барање: Користете го истиот модел за вградување како и за конструирање на индексот за да го трансформирате корисничкото барање во векторска репрезентација.
Пребарување на сличност: Извршете пребарување на сличност во векторската база на податоци за да ги пронајдете текстуалните блокови кои се најслични на векторското барање. Вообичаени мерки за сличност вклучуваат косинусна сличност, Евклидово растојание итн.
Сортирање и филтрирање на резултатите од пребарувањето: Сортирајте ги и филтрирајте ги резултатите од пребарувањето врз основа на резултатите за сличност и метаподатоците, избирајќи ги најрелевантните текстуални блокови.
Стратегија за повраќање: Треба да се земе предвид стапката на повраќање на пребарувањето, односно дали е можно да се пронајдат сите релевантни документи. Можете да пробате различни стратегии за пребарување, како што се зголемување на бројот на резултати од пребарувањето, користење на различни мерки за сличност итн.

4. Генерација

Инженерство на поттик (Prompt Engineering): Дизајнирајте соодветни шаблони за поттик, комбинирајќи ги пронајдените текстуални блокови со корисничкото барање. Добрите шаблони за поттик можат да го водат LLM да генерира попрецизни и порелевантни одговори.
- Учење во контекст (In-Context Learning): Вклучете неколку примери во поттикот, демонстрирајќи како да генерирате одговори врз основа на контекстот.
- Јасни инструкции: Јасно кажете му на LLM во поттикот која задача треба да ја заврши, како на пример „Одговори на прашањето врз основа на следните информации“, „Сумирај го следново“ итн.
Избор на LLM: Изберете соодветен LLM за генерирање на одговори. Вообичаени LLM вклучуваат GPT-3.5 и GPT-4 на OpenAI, Claude на Anthropic, Gemini на Google итн.
Прилагодување на параметрите за генерирање: Прилагодете ги параметрите за генерирање на LLM, како што се температура (temperature), максимална должина (max length) итн., за да го контролирате стилот и квалитетот на генерираниот текст.
Пост-обработка: Извршете пост-обработка на одговорите генерирани од LLM, како што е отстранување на излишни информации, поправање на граматички грешки итн.

Практични совети и најдобри практики

Изберете соодветна векторска база на податоци: Различните векторски бази на податоци се разликуваат во перформансите, скалабилноста, цената итн., и треба да се изберат според вистинските потреби.
Оптимизирајте ја стратегијата за Chunking: Стратегијата за Chunking има големо влијание врз перформансите на RAG. Треба да се прилагоди според карактеристиките на документот и можностите на LLM.
Користете напредни техники за пребарување: Покрај основното пребарување на сличност, можете да користите и некои напредни техники за пребарување, како што се:
- Пребарување со повеќе вектори: Генерирајте повеќе вектори за вградување за секој блок на документ, на пример, вектори за вградување засновани на различни перспективи или различни грануларности.
- Хибридно пребарување (Hybrid Retrieval): Комбинирајте пребарување засновано на клучни зборови и пребарување засновано на семантика за да ја подобрите точноста на пребарувањето.
Користете техники за инженерство на поттик: Инженерството на поттик е клучен фактор што влијае на перформансите на RAG. Можете да пробате различни шаблони за поттик и да извршите експериментална верификација.
Оценете ги перформансите на системот RAG: Користете соодветни метрики за оценување за да ги оцените перформансите на системот RAG, како што се точност, стапка на повраќање, течност итн.
Континуирана оптимизација: Перформансите на системот RAG треба постојано да се оптимизираат. Треба редовно да се оценуваат и прилагодуваат сите врски, како што се извори на податоци, модели за вградување, векторски бази на податоци, шаблони за поттик итн.
Размислете за варијанти на RAG: Со континуираниот развој на технологијата RAG, се појавуваат многу варијанти на RAG, како што се:
- Agentic RAG: Комбинирајте ја технологијата AI Agent, дозволувајќи му на системот RAG автономно да врши пребарување на знаење и генерирање на одговори.
- bRAG (Boosting RAG): Со оптимизирање на врските за пребарување и генерирање, се подобруваат перформансите на системот RAG.

Препораки за алатки

Langchain: Популарна рамка за развој на апликации LLM, која обезбедува богати компоненти и алатки поврзани со RAG.
LlamaIndex: Рамка со отворен код фокусирана на RAG, која обезбедува поврзување со податоци, конструирање на индекс, мотори за пребарување и други функции.
Haystack: Модуларна рамка за развој на апликации LLM, која обезбедува моќни функции на RAG.
Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma: Вообичаени векторски бази на податоци, кои обезбедуваат ефикасни функции за пребарување на сличност.
Hugging Face Transformers: Популарна NLP библиотека, која обезбедува различни претходно обучени модели, вклучувајќи модели за вградување.## Заклучок

RAG е моќна технологија која може ефикасно да ги подобри можностите на LLM, овозможувајќи им пристап до пошироко и поново знаење. Преку чекорите, техниките и алатките претставени во оваа статија, можете да изградите ефикасен RAG систем и да го примените на различни практични сценарија, како што се интелигентна услуга за корисници, прашања и одговори за знаење, генерирање содржина итн. Запомнете, RAG системот треба постојано да се оптимизира за да се постигнат оптимални перформанси. Продолжете да учите и да вежбате, истражувајте повеќе можности на RAG!