Үр ашигтай RAG системийг бий болгох нь: Эхлэлээс шилдэг туршлага хүртэл

Сэргээн сайжруулсан үеийн (Retrieval-Augmented Generation, RAG) нь том хэлний загвар (LLM) дээр суурилсан програмыг бүтээх гол технологи болжээ. Энэ нь LLM-ийн мэдлэгийн хамрах хүрээ, цаг үеийн хязгаарлалтыг шийдвэрлэхийн тулд гадаад мэдлэгийн эх сурвалжаас холбогдох мэдээллийг сэргээж LLM-ийн чадавхийг сайжруулдаг. Энэхүү нийтлэл нь RAG-ийн бүх үе шатыг гүнзгийрүүлэн судлах бөгөөд үр ашигтай RAG системийг бий болгох практик зөвлөмж, шилдэг туршлагыг өгөх болно.

RAG гэж юу вэ?

RAG бол хариулт үүсгэхээсээ өмнө гадаад мэдлэгийн сангаас холбогдох мэдээллийг эхлээд сэргээдэг архитектур юм. Энэ арга нь LLM-ийн үүсгэх чадварыг гадаад өгөгдлийн нарийвчлал, бодит цаг хугацаатай үр дүнтэй хослуулдаг. Энгийнээр хэлбэл RAG нь дараах гол алхмуудыг агуулдаг.

1. Сэргээх (Retrieval): Хэрэглэгчийн асуулгад үндэслэн гадаад мэдлэгийн сангаас холбогдох баримт бичиг эсвэл мэдээллийн хэсгийг сэргээх.
2. Сайжруулах (Augmentation): Сэргээсэн мэдээллийг хэрэглэгчийн асуултад нэмж, сайжруулсан сануулга (Prompt) үүсгэх.
3. Үүсгэх (Generation): Сайжруулсан сануулгыг LLM-д оруулж, эцсийн хариулт эсвэл текстийг үүсгэх.

RAG-ийн давуу талууд

• Мэдлэгийг сайжруулах: RAG нь LLM-д илүү өргөн хүрээтэй, хамгийн сүүлийн үеийн мэдээлэлд хандах боломжийг олгож, LLM-ийн мэдлэгийн өвөрмөц хязгаарлалтыг даван туулдаг.
• Тайлбарлах боломж: RAG нь хариултын үндэс болгон сэргээсэн баримт бичгийг өгч, хариултын тайлбарлах боломж, итгэх итгэлийг нэмэгдүүлдэг.
• Хийсвэрлэлтийг бууруулах: Хариултыг гадаад мэдлэгт үндэслэснээр RAG нь LLM-ийн "хийсвэрлэл" (бодит байдлыг зохиох) үүсгэх эрсдэлийг эрс бууруулдаг.
• Бодит цаг хугацаа: RAG нь бодит цаг хугацааны өгөгдлийн эх үүсвэртэй нэгтгэгдэж, LLM-ийг хамгийн сүүлийн үеийн мэдээллээр хангах боломжийг баталгаажуулдаг.
• Зардгийн үр ашиг: LLM-ийг дахин сургахаас илүүтэйгээр RAG нь мэдлэгийг шинэчлэх илүү хэмнэлттэй арга юм.

RAG системийг бий болгох алхмууд

RAG системийг бий болгох нарийвчилсан алхмууд энд байна.

1. Өгөгдөл бэлтгэх

• Өгөгдлийн эх үүсвэрийг сонгох: Баримт бичгийн сан, вэбсайтын агуулга, мэдээллийн сан, API гэх мэт тохиромжтой мэдлэгийн санг сонгох.
• Өгөгдлийг цэвэрлэж, урьдчилан боловсруулах: Өгөгдлийг цэвэрлэх, давхардуулах, форматлах гэх мэт боловсруулалт хийж, өгөгдлийн чанар, тогтвортой байдлыг хангах.
• Баримт бичгийг хуваах (Chunking): Сэргээхэд хялбар болгохын тулд том баримт бичгийг жижиг текст хэсгүүдэд (chunks) хуваах. Chunking-ийн стратеги нь RAG-ийн гүйцэтгэлд ихээхэн нөлөөлдөг. Нийтлэг стратегид тогтмол хэмжээтэй хуваах, семантик дээр суурилсан хуваах гэх мэт орно.
  • Тогтмол хэмжээтэй хуваах: Баримт бичгийг тогтмол тооны тэмдэгт эсвэл token-оор хуваах.
  • Семантик дээр суурилсан хуваах: Баримт бичгийг семантик нэгжээр, жишээлбэл өгүүлбэр, догол мөр эсвэл бүлгээр хуваахыг оролдох. Langchain гэх мэт зарим хэрэгсэл нь текстийн семантик хуваалтад суурилсан баримт бичгийн хуваагчийг хангадаг.

2. Индексийг бий болгох

• Суулгах (Embedding): Текст хэсгүүдийг вектор дүрслэлд хувиргахын тулд суулгах загварыг (жишээлбэл OpenAI-ийн text-embedding-ada-002 эсвэл Hugging Face-ийн sentence transformers) ашиглах. Суулгах загвар нь текстийн семантик мэдээллийг вектор болгон кодчилж, семантикийн хувьд төстэй текстийг вектор орон зайд ойртуулах боломжтой.
• Вектор мэдээллийн сан: Суулгах векторуудыг Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma гэх мэт вектор мэдээллийн санд хадгалах. Вектор мэдээллийн сан нь хэрэглэгчийн асуулгад үндэслэн хамгийн холбогдох текст хэсгийг олохын тулд төстэй байдлыг үр ашигтай хайх боломжтой.
• Мета өгөгдлийн удирдлага: Текст агуулгаас гадна баримт бичгийн эх сурвалж, үүсгэсэн цаг гэх мэт мета өгөгдлийг текст хэсэг бүрт хадгалах боломжтой. Мета өгөгдлийг хайлтын үр дүнг шүүж, эрэмбэлэхэд ашиглаж болно.

3. Сэргээх* Сураглах оруулах: Хэрэглэгчийн асуулгыг индекс үүсгэхтэй ижил оруулах загварыг ашиглан вектор дүрслэлд хөрвүүлнэ.

• Төстэй хайлт: Вектор мэдээллийн санд төстэй хайлт хийж, асуулгын вектортой хамгийн төстэй текст хэсгүүдийг олно. Түгээмэл төстэй хэмжүүрт косинус төстэй байдал, Евклидийн зай гэх мэт орно.
• Хайлт үр дүнг эрэмбэлэх, шүүх: Төстэй оноо, мета өгөгдөлд үндэслэн хайлтын үр дүнг эрэмбэлж, шүүж, хамгийн хамааралтай текст хэсгүүдийг сонгоно.
• Санах стратеги: Хайлтын санах хувь, өөрөөр хэлбэл бүх хамааралтай баримт бичгийг олж чадах эсэхийг анхаарч үзэх хэрэгтэй. Хайлтын үр дүнгийн тоог нэмэгдүүлэх, өөр төстэй хэмжүүр ашиглах гэх мэт өөр өөр хайлтын стратегийг туршиж үзэж болно.

4. Үүсгэх

• Сануулах инженерчлэл (Prompt Engineering): Оновчтой сануулах загвар зохион бүтээж, хайлтын үр дүнд гарсан текст хэсгүүд болон хэрэглэгчийн асуулгыг нэгтгэнэ. Сайн сануулах загвар нь LLM-ийг илүү нарийвчлалтай, хамааралтай хариулт үүсгэхэд чиглүүлж чадна.
  • Контекст сургалт (In-Context Learning): Санамжид контекстийн дагуу хариулт хэрхэн үүсгэхийг харуулсан хэд хэдэн жишээг оруулна.
  • Тодорхой заавар: Санамжид LLM-д гүйцэтгэх ёстой ажлыг тодорхой мэдэгдэнэ, жишээлбэл "Дараах мэдээлэлд үндэслэн асуултад хариулна уу", "Дараах агуулгыг нэгтгэн дүгнэ" гэх мэт.
• LLM сонголт: Хариулт үүсгэхэд тохиромжтой LLM-ийг сонгоно. Түгээмэл LLM-д OpenAI-ийн GPT-3.5, GPT-4, Anthropic-ийн Claude, Google-ийн Gemini гэх мэт орно.
• Үүсгэх параметр тохируулах: LLM-ийн үүсгэх параметрүүдийг тохируулна, жишээлбэл температур, хамгийн их урт гэх мэт, үүсгэсэн текстийн хэв маяг, чанарыг хянах.
• Дараах боловсруулалт: LLM-ийн үүсгэсэн хариултыг дараа нь боловсруулна, жишээлбэл илүүдэл мэдээллийг арилгах, дүрмийн алдааг засах гэх мэт.

Хэрэгтэй зөвлөмж, шилдэг туршлага

• Тохиромжтой вектор мэдээллийн санг сонгох: Өөр өөр вектор мэдээллийн сан нь гүйцэтгэл, өргөжих чадвар, үнэ гэх мэт зүйлсээрээ ялгаатай байдаг тул бодит хэрэгцээнд үндэслэн сонгох хэрэгтэй.
• Chunking стратегийг оновчтой болгох: Chunking стратеги нь RAG-ийн гүйцэтгэлд маш их нөлөөлдөг. Баримт бичгийн онцлог, LLM-ийн чадварт үндэслэн тохируулах хэрэгтэй.
• Дээд зэргийн хайлтын технологийг ашиглах: Үндсэн төстэй хайлтаас гадна дээд зэргийн хайлтын технологийг ашиглаж болно, жишээлбэл:
  • Олон вектор хайлт: Баримт бичгийн хэсэг бүрт олон оруулах вектор үүсгэнэ, жишээлбэл өөр өөр өнцөг, өөр өөр нарийвчлалд суурилсан оруулах вектор.
  • Холимог хайлт (Hybrid Retrieval): Хайлтын нарийвчлалыг сайжруулахын тулд түлхүүр үгэнд суурилсан хайлт болон семантик хайлтыг нэгтгэнэ.
• Сануулах инженерчлэлийн аргыг ашиглах: Сануулах инженерчлэл нь RAG-ийн гүйцэтгэлд нөлөөлдөг гол хүчин зүйл юм. Өөр өөр сануулах загварыг туршиж, туршилтаар баталгаажуулж болно.
• RAG системийн гүйцэтгэлийг үнэлэх: RAG системийн гүйцэтгэлийг үнэлэхэд тохиромжтой үнэлгээний үзүүлэлтийг ашиглана, жишээлбэл нарийвчлал, санах хувь, уран яруу байдал гэх мэт.
• Тогтмол оновчтой болгох: RAG системийн гүйцэтгэлийг тогтмол оновчтой болгох шаардлагатай. Мэдээллийн эх үүсвэр, оруулах загвар, вектор мэдээллийн сан, сануулах загвар гэх мэт бүх холбоосыг тогтмол үнэлж, тохируулах хэрэгтэй.
• RAG-ийн хувилбарыг анхаарч үзэх: RAG технологийн хөгжихийн хэрээр олон RAG-ийн хувилбар гарч ирсэн, жишээлбэл:
  • Agentic RAG: AI Agent технологийг нэгтгэж, RAG системд мэдлэг хайх, хариулт үүсгэх ажлыг бие даан гүйцэтгэх боломж олгоно.
  • bRAG (Boosting RAG): Хайлт, үүсгэх холбоосыг оновчтой болгосноор RAG системийн гүйцэтгэлийг сайжруулна.

Хэрэгсэл зөвлөмж

• Langchain: LLM програм хөгжүүлэхэд зориулагдсан түгээмэл хүрээ бөгөөд RAG-тай холбоотой баялаг бүрэлдэхүүн хэсэг, хэрэгслийг санал болгодог.
• LlamaIndex: RAG-д чиглэсэн нээлттэй эхийн хүрээ бөгөөд мэдээлэл холбох, индекс үүсгэх, асуулгын хөдөлгүүр гэх мэт функцуудыг санал болгодог.
• Haystack: LLM програм хөгжүүлэхэд зориулагдсан модульчлагдсан хүрээ бөгөөд хүчирхэг RAG функцийг санал болгодог.
• Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma: Түгээмэл вектор мэдээллийн сан бөгөөд үр ашигтай төстэй хайлтын функцийг санал болгодог.
• Hugging Face Transformers: Түгээмэл NLP сан бөгөөд оруулах загварыг багтаасан төрөл бүрийн урьдчилан сургагдсан загварыг санал болгодог.## Дүгнэлт

RAG бол LLM-ийн чадавхийг сайжруулж, илүү өргөн хүрээтэй, хамгийн сүүлийн үеийн мэдлэгт хандах боломжийг олгодог хүчирхэг технологи юм. Энэхүү нийтлэлд танилцуулсан алхмууд, зөвлөмж, хэрэгслүүдийн тусламжтайгаар та үр ашигтай RAG системийг бий болгож, ухаалаг үйлчилгээний ажилтан, мэдлэгийн асуулт хариулт, контент үүсгэх гэх мэт олон төрлийн бодит хувилбарт ашиглаж болно. RAG систем нь оновчтой гүйцэтгэлд хүрэхийн тулд байнга сайжруулах шаардлагатай гэдгийг санаарай. RAG-ийн илүү олон боломжийг судлахын тулд тасралтгүй суралцаж, дадлага хийгээрэй!