Bygge effektive RAG-systemer: Fra introduksjon til beste praksis

Hentingsforsterket generering (Retrieval-Augmented Generation, RAG) har blitt en nøkkelteknologi for å bygge applikasjoner basert på store språkmodeller (LLM). Den forbedrer LLM-ens evner ved å hente relevant informasjon fra eksterne kunnskapskilder, og løser dermed LLM-ens begrensninger når det gjelder kunnskapsdekning og aktualitet. Denne artikkelen vil utforske de ulike stadiene av RAG i dybden, og gi praktiske tips og beste praksis for å bygge effektive RAG-systemer.

Hva er RAG?

RAG er en arkitektur som henter relevant informasjon fra en ekstern kunnskapsbase før den genererer svar. Denne metoden kombinerer effektivt LLM-ens genereringsevner med nøyaktigheten og sanntidsaspektet til eksterne data. Enkelt sagt inneholder RAG følgende nøkkeltrinn:

1. Henting (Retrieval): Hent relevante dokumenter eller informasjonsbiter fra en ekstern kunnskapsbase basert på brukerens spørring.
2. Forsterkning (Augmentation): Legg til den hentede informasjonen i brukerens spørring, og danner en forsterket ledetekst (Prompt).
3. Generering (Generation): Legg den forsterkede ledeteksten inn i LLM, og generer det endelige svaret eller teksten.

Fordeler med RAG

• Kunnskapsforsterkning: RAG lar LLM få tilgang til et bredere og mer oppdatert spekter av informasjon, og overvinner dermed LLM-ens iboende kunnskapsbegrensninger.
• Forklarbarhet: RAG gir de hentede dokumentene som grunnlag for svaret, og forbedrer svarets forklarbarhet og troverdighet.
• Reduserer hallusinasjoner: Ved å basere svaret på ekstern kunnskap, kan RAG redusere risikoen for at LLM produserer "hallusinasjoner" (dvs. fabrikkerer fakta) betydelig.
• Sanntid: RAG kan integreres med sanntidsdatakilder, og sikrer at LLM kan gi den nyeste informasjonen.
• Kostnadseffektivitet: Sammenlignet med å trene LLM på nytt, er RAG en mer økonomisk effektiv måte å oppdatere kunnskap på.

Trinn for å bygge et RAG-system

Følgende er de detaljerte trinnene for å bygge et RAG-system:

1. Dataforberedelse

• Valg av datakilde: Velg en passende kunnskapsbase, for eksempel et dokumentbibliotek, nettsideinnhold, database, API osv.
• Datavask og forbehandling: Utfør datavask, deduplisering, formatering og annen behandling for å sikre datakvalitet og konsistens.
• Dokumentoppdeling (Chunking): Del store dokumenter inn i mindre tekstblokker (chunks) for å lette henting. Chunking-strategien har stor innvirkning på RAGs ytelse. Vanlige strategier inkluderer oppdeling av fast størrelse, semantisk basert oppdeling osv.
  • Oppdeling av fast størrelse: Del dokumentet i henhold til et fast antall tegn eller tokens.
  • Semantisk basert oppdeling: Prøv å dele dokumentet i henhold til semantiske enheter, for eksempel setninger, avsnitt eller kapitler. Noen verktøy som Langchain tilbyr dokumentoppdelere basert på semantisk tekstoppdeling.

2. Indeksbygging

• Innebygging (Embedding): Bruk en innebyggingsmodell (for eksempel OpenAIs text-embedding-ada-002 eller Hugging Faces sentence transformers) for å konvertere tekstblokker til vektorrepresentasjoner. Innebyggingsmodellen kan kode den semantiske informasjonen i teksten til en vektor, slik at semantisk lignende tekst er nærmere hverandre i vektorrommet.
• Vektordatabase: Lagre innebyggingsvektorene i en vektordatabase, for eksempel Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma osv. Vektordatabasen kan utføre likhetssøk effektivt, og finne de mest relevante tekstblokkene i henhold til brukerens spørring.
• Metadataadministrasjon: I tillegg til tekstinnholdet, kan du også lagre metadata for hver tekstblokk, for eksempel dokumentkilde, opprettelsestid osv. Metadata kan brukes til å filtrere og sortere søkeresultater.

3. Henting* Spørringsembedding: Bruk den samme embedding-modellen som ble brukt for å bygge indeksen for å konvertere brukerspørringen til en vektorrepresentasjon.

• Likhetssøk: Utfør et likhetssøk i vektor-databasen for å finne tekstblokkene som er mest lik spørringsvektoren. Vanlige likhetsmålinger inkluderer cosinuslikhet, euklidisk avstand, etc.
• Rangering og filtrering av søkeresultater: Ranger og filtrer søkeresultatene basert på likhetspoeng og metadata for å velge de mest relevante tekstblokkene.
• Gjenkallingsstrategi: Det er nødvendig å vurdere gjenkallingsraten for søket, det vil si om alle relevante dokumenter kan bli funnet. Du kan prøve forskjellige søkestrategier, for eksempel å øke antall søkeresultater, bruke forskjellige likhetsmålinger, etc.

4. Generering

• Prompt Engineering: Design passende prompt-maler for å kombinere de hentede tekstblokkene med brukerspørringen. En god prompt-mal kan veilede LLM til å generere mer nøyaktige og relevante svar.
  • Kontekstlæring (In-Context Learning): Inkluder noen eksempler i prompten som demonstrerer hvordan du genererer svar basert på konteksten.
  • Eksplisitte instruksjoner: Fortell LLM eksplisitt i prompten hvilken oppgave som skal fullføres, for eksempel "Svar på spørsmålet basert på følgende informasjon", "Oppsummer følgende innhold", etc.
• LLM-valg: Velg en passende LLM for å generere svaret. Vanlige LLM-er inkluderer GPT-3.5 og GPT-4 fra OpenAI, Claude fra Anthropic, Gemini fra Google, etc.
• Justering av genereringsparametere: Juster genereringsparameterne til LLM, for eksempel temperatur (temperature), maksimal lengde (max length), etc., for å kontrollere stilen og kvaliteten på den genererte teksten.
• Etterbehandling: Etterbehandle svaret generert av LLM, for eksempel å fjerne overflødig informasjon, fikse grammatiske feil, etc.

Praktiske tips og beste praksis

• Velg en passende vektor-database: Ulike vektor-databaser varierer i ytelse, skalerbarhet, pris osv. Du må velge i henhold til dine faktiske behov.
• Optimaliser Chunking-strategien: Chunking-strategien har stor innvirkning på ytelsen til RAG. Du må justere den i henhold til egenskapene til dokumentet og LLM-ens evner.
• Bruk avanserte søketeknikker: I tillegg til grunnleggende likhetssøk, kan du også bruke noen avanserte søketeknikker, for eksempel:
  • Multivektorsøk: Generer flere embedding-vektorer for hver dokumentblokk, for eksempel embedding-vektorer basert på forskjellige perspektiver eller forskjellige granulariteter.
  • Hybrid Retrieval: Kombiner nøkkelordbasert søk og semantisk basert søk for å forbedre nøyaktigheten av søket.
• Bruk Prompt Engineering-teknikker: Prompt Engineering er en nøkkelfaktor som påvirker ytelsen til RAG. Du kan prøve forskjellige prompt-maler og utføre eksperimentell verifisering.
• Evaluer ytelsen til RAG-systemet: Bruk passende evalueringsmetrikker for å evaluere ytelsen til RAG-systemet, for eksempel nøyaktighet, gjenkallingsrate, flyt, etc.
• Kontinuerlig optimalisering: Ytelsen til RAG-systemet må kontinuerlig optimaliseres. Du må regelmessig evaluere og justere alle ledd, for eksempel datakilde, embedding-modell, vektor-database, prompt-mal, etc.
• Vurder varianter av RAG: Med den kontinuerlige utviklingen av RAG-teknologi dukker det opp mange varianter av RAG, for eksempel:
  • Agentic RAG: Kombiner AI Agent-teknologi for å la RAG-systemet autonomt utføre kunnskapssøk og svargenerering.
  • bRAG (Boosting RAG): Forbedre ytelsen til RAG-systemet ved å optimalisere søke- og genereringsleddene.

Verktøyanbefalinger

• Langchain: Et populært rammeverk for utvikling av LLM-applikasjoner som tilbyr et bredt spekter av RAG-relaterte komponenter og verktøy.
• LlamaIndex: Et åpen kildekode-rammeverk som fokuserer på RAG, og som tilbyr funksjoner som datatilkobling, indeksbygging og søkemotor.
• Haystack: Et modulært rammeverk for utvikling av LLM-applikasjoner som tilbyr kraftige RAG-funksjoner.
• Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma: Vanlige vektor-databaser som tilbyr effektiv likhetssøkfunksjonalitet.
• Hugging Face Transformers: Et populært NLP-bibliotek som tilbyr ulike forhåndstrente modeller, inkludert embedding-modeller.## Oppsummering

RAG er en kraftig teknologi som effektivt kan forbedre LLM-ers evner, slik at de får tilgang til et bredere og mer oppdatert kunnskapsgrunnlag. Gjennom trinnene, tipsene og verktøyene som er introdusert i denne artikkelen, kan du bygge effektive RAG-systemer og bruke dem i en rekke praktiske scenarier, som for eksempel intelligent kundeservice, kunnskapsspørsmål og -svar, innholdsgenerering osv. Husk at RAG-systemer må optimaliseres kontinuerlig for å oppnå optimal ytelse. Fortsett å lære og praktisere, og utforsk flere muligheter med RAG!