Membina Sistem RAG yang Efisien: Dari Pengenalan Hingga Amalan Terbaik

Pembangkitan Terbantu Pengambilan (Retrieval-Augmented Generation, RAG) telah menjadi teknologi utama untuk membina aplikasi berasaskan model bahasa besar (LLM). Ia meningkatkan keupayaan LLM dengan mendapatkan maklumat yang relevan daripada sumber pengetahuan luaran, menyelesaikan batasan LLM dalam liputan pengetahuan dan ketepatan masa. Artikel ini akan meneroka secara mendalam setiap peringkat RAG, dan menyediakan petua praktikal dan amalan terbaik untuk membina sistem RAG yang efisien.

Apakah itu RAG?

RAG ialah seni bina yang pertama kali mendapatkan maklumat yang relevan daripada pangkalan pengetahuan luaran sebelum menjana jawapan. Kaedah ini menggabungkan dengan berkesan keupayaan penjanaan LLM dan ketepatan serta ketepatan masa data luaran. Secara ringkas, RAG mengandungi langkah-langkah utama berikut:

Pengambilan (Retrieval): Berdasarkan pertanyaan pengguna, dapatkan dokumen atau coretan maklumat yang relevan daripada pangkalan pengetahuan luaran.
Peningkatan (Augmentation): Tambahkan maklumat yang diperoleh pada pertanyaan pengguna untuk membentuk gesaan (Prompt) yang dipertingkatkan.
Penjanaan (Generation): Masukkan gesaan yang dipertingkatkan ke dalam LLM untuk menjana jawapan atau teks akhir.

Kelebihan RAG

Peningkatan Pengetahuan: RAG membolehkan LLM mengakses maklumat yang lebih luas dan terkini, dengan itu mengatasi batasan pengetahuan yang wujud pada LLM.
Kebolehjelasan: RAG menyediakan dokumen yang diperoleh sebagai asas untuk jawapan, meningkatkan kebolehjelasan dan kredibiliti jawapan.
Mengurangkan Halusinasi: Dengan mendasarkan jawapan pada pengetahuan luaran, RAG boleh mengurangkan dengan ketara risiko LLM menghasilkan "halusinasi" (iaitu, mengada-adakan fakta).
Ketepatan Masa: RAG boleh disepadukan dengan sumber data masa nyata untuk memastikan LLM boleh memberikan maklumat terkini.
Keberkesanan Kos: Berbanding dengan melatih semula LLM, RAG ialah cara yang lebih menjimatkan kos untuk mengemas kini pengetahuan.

Langkah-langkah Membina Sistem RAG

Berikut ialah langkah-langkah terperinci untuk membina sistem RAG:

1. Persediaan Data

Pemilihan Sumber Data: Pilih pangkalan pengetahuan yang sesuai, seperti perpustakaan dokumen, kandungan tapak web, pangkalan data, API, dsb.
Pembersihan dan Prapemprosesan Data: Bersihkan, nyahduplikat dan format data untuk memastikan kualiti dan ketekalan data.
Pembahagian Dokumen (Chunking): Bahagikan dokumen besar kepada blok teks (chunks) yang lebih kecil untuk memudahkan pengambilan. Strategi Chunking mempunyai impak yang besar terhadap prestasi RAG. Strategi biasa termasuk pembahagian saiz tetap, pembahagian berasaskan semantik, dsb.
- Pembahagian Saiz Tetap: Bahagikan dokumen mengikut bilangan aksara atau token tetap.
- Pembahagian Berasaskan Semantik: Cuba bahagikan dokumen mengikut unit semantik, seperti ayat, perenggan atau bab. Beberapa alat seperti Langchain menyediakan pembahagi dokumen berasaskan pembahagian semantik teks.

2. Pembinaan Indeks

Pembenaman (Embedding): Gunakan model pembenaman (contohnya text-embedding-ada-002 OpenAI atau transformer ayat Hugging Face) untuk menukar blok teks kepada perwakilan vektor. Model pembenaman boleh mengekod maklumat semantik teks ke dalam vektor, menjadikan teks yang serupa dari segi semantik lebih dekat dalam ruang vektor.
Pangkalan Data Vektor: Simpan vektor pembenaman dalam pangkalan data vektor, seperti Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma, dsb. Pangkalan data vektor boleh melakukan carian persamaan dengan cekap, mencari blok teks yang paling relevan berdasarkan pertanyaan pengguna.
Pengurusan Metadata: Selain kandungan teks, anda juga boleh menyimpan metadata untuk setiap blok teks, seperti sumber dokumen, masa penciptaan, dsb. Metadata boleh digunakan untuk menapis dan menyusun hasil carian.

3. Pengambilan

Carian Terbenam (Query Embedding): Menggunakan model terbenam yang sama seperti pembinaan indeks untuk menukarkan pertanyaan pengguna kepada perwakilan vektor.
Carian Kesamaan (Similarity Search): Menjalankan carian kesamaan dalam pangkalan data vektor untuk mencari blok teks yang paling serupa dengan vektor pertanyaan. Metrik kesamaan yang biasa digunakan termasuk kesamaan kosinus, jarak Euclidean, dan lain-lain.
Pengisihan dan Penapisan Hasil Carian (Retrieval Result Ranking and Filtering): Mengisih dan menapis hasil carian berdasarkan skor kesamaan dan metadata untuk memilih blok teks yang paling relevan.
Strategi Panggil Balik (Recall Strategy): Perlu mempertimbangkan kadar panggil balik carian, iaitu sama ada ia dapat mencari semua dokumen yang berkaitan. Anda boleh mencuba strategi carian yang berbeza, seperti meningkatkan bilangan hasil carian, menggunakan metrik kesamaan yang berbeza, dan lain-lain.

4. Penjanaan (Generation)

Kejuruteraan Prompt (Prompt Engineering): Mereka bentuk templat prompt yang sesuai untuk menggabungkan blok teks yang dicari dan pertanyaan pengguna. Templat prompt yang baik boleh membimbing LLM untuk menjana jawapan yang lebih tepat dan relevan.
- Pembelajaran Dalam Konteks (In-Context Learning): Menyertakan beberapa contoh dalam prompt untuk menunjukkan cara menjana jawapan berdasarkan konteks.
- Arahan Jelas (Explicit Instructions): Menyatakan dengan jelas dalam prompt tugas yang perlu diselesaikan oleh LLM, seperti "Jawab soalan berdasarkan maklumat berikut", "Rumuskan kandungan berikut", dan lain-lain.
Pemilihan LLM (LLM Selection): Memilih LLM yang sesuai untuk menjana jawapan. LLM yang biasa digunakan termasuk GPT-3.5, GPT-4 daripada OpenAI, Claude daripada Anthropic, Gemini daripada Google, dan lain-lain.
Pelarasan Parameter Penjanaan (Generation Parameter Tuning): Melaraskan parameter penjanaan LLM, seperti suhu (temperature), panjang maksimum (max length), dan lain-lain, untuk mengawal gaya dan kualiti teks yang dijana.
Pasca-pemprosesan (Post-processing): Menjalankan pasca-pemprosesan pada jawapan yang dijana oleh LLM, seperti membuang maklumat yang berlebihan, membetulkan ralat tatabahasa, dan lain-lain.

Petua Praktikal dan Amalan Terbaik (Practical Tips and Best Practices)

Memilih Pangkalan Data Vektor yang Sesuai (Choosing the Right Vector Database): Pangkalan data vektor yang berbeza mempunyai perbezaan dalam prestasi, kebolehskalaan, harga, dan lain-lain, dan perlu dipilih berdasarkan keperluan sebenar.
Mengoptimumkan Strategi Chunking (Optimizing Chunking Strategy): Strategi Chunking mempunyai impak yang besar terhadap prestasi RAG. Perlu diselaraskan berdasarkan ciri-ciri dokumen dan keupayaan LLM.
Menggunakan Teknik Carian Lanjutan (Using Advanced Retrieval Techniques): Selain daripada carian kesamaan asas, anda juga boleh menggunakan beberapa teknik carian lanjutan, seperti:
- Carian Berbilang Vektor (Multi-Vector Retrieval): Menjana berbilang vektor terbenam untuk setiap blok dokumen, contohnya berdasarkan perspektif yang berbeza atau butiran yang berbeza.
- Carian Hibrid (Hybrid Retrieval): Menggabungkan carian berasaskan kata kunci dan carian berasaskan semantik untuk meningkatkan ketepatan carian.
Menggunakan Teknik Kejuruteraan Prompt (Using Prompt Engineering Techniques): Kejuruteraan prompt ialah faktor utama yang mempengaruhi prestasi RAG. Anda boleh mencuba templat prompt yang berbeza dan menjalankan pengesahan eksperimen.
Menilai Prestasi Sistem RAG (Evaluating the Performance of RAG Systems): Menggunakan metrik penilaian yang sesuai untuk menilai prestasi sistem RAG, seperti ketepatan, kadar panggil balik, kelancaran, dan lain-lain.
Pengoptimuman Berterusan (Continuous Optimization): Prestasi sistem RAG perlu dioptimumkan secara berterusan. Perlu menilai dan melaraskan setiap pautan secara berkala, seperti sumber data, model terbenam, pangkalan data vektor, templat prompt, dan lain-lain.
Mempertimbangkan Variasi RAG (Considering RAG Variants): Dengan perkembangan berterusan teknologi RAG, banyak variasi RAG telah muncul, seperti:
- Agentic RAG: Menggabungkan teknologi AI Agent, membolehkan sistem RAG menjalankan carian pengetahuan dan penjanaan jawapan secara autonomi.
- bRAG (Boosting RAG): Meningkatkan prestasi sistem RAG dengan mengoptimumkan pautan carian dan penjanaan.

Cadangan Alat (Tool Recommendations)

Langchain: Rangka kerja pembangunan aplikasi LLM yang popular, menyediakan komponen dan alat berkaitan RAG yang kaya.
LlamaIndex: Rangka kerja sumber terbuka yang memfokuskan pada RAG, menyediakan sambungan data, pembinaan indeks, enjin pertanyaan, dan fungsi lain.
Haystack: Rangka kerja pembangunan aplikasi LLM modular, menyediakan fungsi RAG yang berkuasa.
Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma: Pangkalan data vektor yang biasa digunakan, menyediakan fungsi carian kesamaan yang cekap.
Hugging Face Transformers: Pustaka NLP yang popular, menyediakan pelbagai model pra-latih, termasuk model terbenam.## Rumusan

RAG adalah teknologi yang berkuasa yang berkesan meningkatkan keupayaan LLM, membolehkannya mengakses pengetahuan yang lebih luas dan terkini. Melalui langkah-langkah, petua dan alat yang diperkenalkan dalam artikel ini, anda boleh membina sistem RAG yang cekap dan menggunakannya dalam pelbagai senario praktikal, seperti khidmat pelanggan pintar, soal jawab pengetahuan, penjanaan kandungan, dsb. Ingat, sistem RAG perlu sentiasa dioptimumkan untuk mencapai prestasi terbaik. Terus belajar dan berlatih, terokai lebih banyak kemungkinan RAG!