Een efficiënt RAG-systeem bouwen: van beginner tot best practice

Retrieval-Augmented Generation (RAG) is uitgegroeid tot een cruciale technologie voor het bouwen van applicaties op basis van grote taalmodellen (LLM's). Het verbetert de mogelijkheden van LLM's door relevante informatie uit externe kennisbronnen op te halen, waardoor de beperkingen van LLM's op het gebied van kennisdekking en actualiteit worden opgelost. Dit artikel gaat diep in op de verschillende fasen van RAG en biedt praktische tips en best practices voor het bouwen van efficiënte RAG-systemen.

Wat is RAG?

RAG is een architectuur die, voordat een antwoord wordt gegenereerd, eerst relevante informatie ophaalt uit een externe kennisbank. Deze methode combineert effectief de generatieve mogelijkheden van LLM's met de nauwkeurigheid en real-time aard van externe gegevens. Simpel gezegd, RAG omvat de volgende belangrijke stappen:

1. Retrieval (Ophalen): Relevante documenten of informatiefragmenten ophalen uit een externe kennisbank op basis van de zoekopdracht van de gebruiker.
2. Augmentation (Verrijking): De opgehaalde informatie toevoegen aan de zoekopdracht van de gebruiker, waardoor een verrijkte prompt ontstaat.
3. Generation (Generatie): De verrijkte prompt invoeren in de LLM om het uiteindelijke antwoord of de tekst te genereren.

De voordelen van RAG

• Kennisverrijking: RAG stelt LLM's in staat om toegang te krijgen tot een bredere en meer actuele informatie, waardoor de inherente kennisbeperkingen van LLM's worden overwonnen.
• Verklaarbaarheid: RAG biedt de opgehaalde documenten als basis voor het antwoord, waardoor de verklaarbaarheid en betrouwbaarheid van het antwoord worden vergroot.
• Vermindering van hallucinaties: Door antwoorden te baseren op externe kennis, kan RAG het risico dat LLM's "hallucineren" (d.w.z. feiten verzinnen) aanzienlijk verminderen.
• Real-time: RAG kan worden geïntegreerd met real-time gegevensbronnen, waardoor wordt gegarandeerd dat LLM's de meest actuele informatie kunnen leveren.
• Kosteneffectiviteit: Vergeleken met het opnieuw trainen van LLM's is RAG een meer kosteneffectieve manier om kennis bij te werken.

Stappen voor het bouwen van een RAG-systeem

Hier zijn de gedetailleerde stappen voor het bouwen van een RAG-systeem:

1. Gegevensvoorbereiding

• Keuze van gegevensbron: Kies een geschikte kennisbank, zoals een documentbibliotheek, website-inhoud, database, API, enz.
• Gegevensopschoning en -voorverwerking: Voer opschoning, deduplicatie, formattering en andere verwerkingen uit op de gegevens om de kwaliteit en consistentie van de gegevens te waarborgen.
• Documentsegmentatie (Chunking): Verdeel grote documenten in kleinere tekstblokken (chunks) om het ophalen te vergemakkelijken. De chunking-strategie heeft een grote invloed op de prestaties van RAG. Veel voorkomende strategieën zijn segmentatie met een vaste grootte, segmentatie op basis van semantiek, enz.
  • Segmentatie met een vaste grootte: Verdeel het document op basis van een vast aantal tekens of tokens.
  • Segmentatie op basis van semantiek: Probeer het document te segmenteren op basis van semantische eenheden, zoals zinnen, alinea's of hoofdstukken. Sommige tools, zoals Langchain, bieden documentsegmentatie op basis van tekstsemantiek.

2. Indexconstructie

• Embedding: Gebruik een embedding-model (bijvoorbeeld OpenAI's text-embedding-ada-002 of Hugging Face's sentence transformers) om tekstblokken om te zetten in vectorrepresentaties. Embedding-modellen kunnen de semantische informatie van tekst coderen in vectoren, waardoor semantisch vergelijkbare teksten dichter bij elkaar in de vectorruimte komen te liggen.
• Vector database: Sla de embedding-vectoren op in een vector database, zoals Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma, enz. Vector databases kunnen efficiënt zoeken naar overeenkomsten en de meest relevante tekstblokken vinden op basis van de zoekopdracht van de gebruiker.
• Metadatabeheer: Naast de tekstinhoud kunt u ook metadata opslaan voor elk tekstblok, zoals de documentbron, aanmaaktijd, enz. Metadata kan worden gebruikt om zoekresultaten te filteren en te sorteren.

3. Retrieval* Query Embedding: Gebruik hetzelfde embedding model als bij de indexopbouw om de gebruikersquery om te zetten in een vectorrepresentatie.

• Similariteitszoekopdracht: Voer een similariteitszoekopdracht uit in de vectordatabase om de tekstblokken te vinden die het meest op de queryvector lijken. Veelgebruikte similariteitsmetingen zijn cosinussimilariteit, Euclidische afstand, enz.
• Rangschikking en filtering van zoekresultaten: Rangschik en filter de zoekresultaten op basis van similariteitsscores en metadata om de meest relevante tekstblokken te selecteren.
• Recall-strategie: Het is noodzakelijk om rekening te houden met de recall van de zoekopdracht, d.w.z. of alle relevante documenten kunnen worden gevonden. U kunt verschillende zoekstrategieën proberen, zoals het verhogen van het aantal zoekresultaten, het gebruik van verschillende similariteitsmetingen, enz.

4. Generatie

• Prompt Engineering: Ontwerp geschikte prompt templates om de opgehaalde tekstblokken en de gebruikersquery te combineren. Goede prompt templates kunnen LLM's begeleiden om nauwkeurigere en relevantere antwoorden te genereren.
  • Context Learning (In-Context Learning): Neem voorbeelden op in de prompt die laten zien hoe je antwoorden genereert op basis van de context.
  • Expliciete instructies: Vertel LLM expliciet in de prompt welke taak moet worden voltooid, bijvoorbeeld "Beantwoord de vraag op basis van de volgende informatie", "Vat de volgende inhoud samen", enz.
• LLM Selectie: Kies de juiste LLM om antwoorden te genereren. Veelgebruikte LLM's zijn onder andere GPT-3.5 en GPT-4 van OpenAI, Claude van Anthropic, Gemini van Google, enz.
• Aanpassing van generatieparameters: Pas de generatieparameters van LLM aan, zoals temperatuur (temperature), maximale lengte (max length), enz., om de stijl en kwaliteit van de gegenereerde tekst te bepalen.
• Nabehandeling: Voer nabehandeling uit op de antwoorden die door LLM worden gegenereerd, zoals het verwijderen van redundante informatie, het corrigeren van grammaticale fouten, enz.

Praktische tips en best practices

• Kies de juiste vectordatabase: Verschillende vectordatabases verschillen in prestaties, schaalbaarheid, prijs, enz. en moeten worden geselecteerd op basis van de werkelijke behoeften.
• Optimaliseer de Chunking-strategie: De Chunking-strategie heeft een grote invloed op de prestaties van RAG. Het moet worden aangepast aan de kenmerken van het document en de mogelijkheden van LLM.
• Gebruik geavanceerde zoektechnieken: Naast de basis similariteitszoekopdracht kunt u ook enkele geavanceerde zoektechnieken gebruiken, zoals:
  • Multi-vector zoeken: Genereer meerdere embedding vectoren voor elk documentblok, bijvoorbeeld embedding vectoren op basis van verschillende perspectieven of verschillende granulariteiten.
  • Hybride zoeken (Hybrid Retrieval): Combineer op trefwoorden gebaseerd zoeken en op semantiek gebaseerd zoeken om de nauwkeurigheid van het zoeken te verbeteren.
• Gebruik prompt engineering technieken: Prompt engineering is een belangrijke factor die de prestaties van RAG beïnvloedt. U kunt verschillende prompt templates proberen en experimenteel verifiëren.
• Evalueer de prestaties van het RAG-systeem: Gebruik geschikte evaluatiemetrieken om de prestaties van het RAG-systeem te evalueren, zoals nauwkeurigheid, recall, vloeiendheid, enz.
• Continue optimalisatie: De prestaties van het RAG-systeem moeten continu worden geoptimaliseerd. Het is noodzakelijk om regelmatig de verschillende schakels te evalueren en aan te passen, zoals de gegevensbron, het embedding model, de vectordatabase, de prompt template, enz.
• Overweeg RAG-varianten: Met de voortdurende ontwikkeling van RAG-technologie zijn er veel RAG-varianten ontstaan, zoals:
  • Agentic RAG: Combineer AI Agent-technologie, zodat het RAG-systeem autonoom kennis kan ophalen en antwoorden kan genereren.
  • bRAG (Boosting RAG): Verbeter de prestaties van het RAG-systeem door de zoek- en generatieschakels te optimaliseren.

Aanbevolen tools

• Langchain: Een populair LLM-applicatie-ontwikkelingsframework dat een schat aan RAG-gerelateerde componenten en tools biedt.
• LlamaIndex: Een open-source framework dat zich richt op RAG en functies biedt zoals dataverbinding, indexopbouw en zoekmachines.
• Haystack: Een modulair LLM-applicatie-ontwikkelingsframework dat krachtige RAG-functionaliteit biedt.
• Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma: Veelgebruikte vectordatabases die efficiënte similariteitszoekfunctionaliteit bieden.
• Hugging Face Transformers: Een populaire NLP-bibliotheek die verschillende voorgeprogrammeerde modellen biedt, waaronder embedding modellen.## Samenvatting

RAG is een krachtige technologie die de mogelijkheden van LLM's effectief kan verbeteren, waardoor ze toegang hebben tot een bredere en actuelere kennis. Met de stappen, tips en tools die in dit artikel worden geïntroduceerd, kunt u efficiënte RAG-systemen bouwen en deze toepassen op verschillende praktische scenario's, zoals intelligente klantenservice, kennisvragen en -antwoorden, contentgeneratie, enz. Onthoud dat RAG-systemen voortdurend moeten worden geoptimaliseerd om optimale prestaties te bereiken. Blijf leren en oefenen, en verken meer mogelijkheden van RAG!