Budowanie efektywnego systemu RAG: od podstaw do najlepszych praktyk

Generowanie rozszerzone o wyszukiwanie (Retrieval-Augmented Generation, RAG) stało się kluczową technologią do budowania aplikacji opartych na dużych modelach językowych (Large Language Models, LLM). Wzmacnia ono możliwości LLM poprzez wyszukiwanie odpowiednich informacji z zewnętrznych źródeł wiedzy, rozwiązując ograniczenia LLM w zakresie pokrycia wiedzy i aktualności. Ten artykuł dogłębnie zbada każdy etap RAG i dostarczy praktycznych wskazówek i najlepszych praktyk dotyczących budowania efektywnych systemów RAG.

Czym jest RAG?

RAG to architektura, która przed wygenerowaniem odpowiedzi najpierw wyszukuje odpowiednie informacje z zewnętrznej bazy wiedzy. Metoda ta skutecznie łączy zdolności generowania LLM z dokładnością i aktualnością danych zewnętrznych. Mówiąc prościej, RAG obejmuje następujące kluczowe kroki:

Wyszukiwanie (Retrieval): Wyszukiwanie odpowiednich dokumentów lub fragmentów informacji z zewnętrznej bazy wiedzy na podstawie zapytania użytkownika.
Wzmocnienie (Augmentation): Dodanie wyszukanych informacji do zapytania użytkownika, tworząc wzmocnioną podpowiedź (Prompt).
Generowanie (Generation): Wprowadzenie wzmocnionej podpowiedzi do LLM w celu wygenerowania ostatecznej odpowiedzi lub tekstu.

Zalety RAG

Wzmocnienie wiedzy: RAG umożliwia LLM dostęp do szerszego i bardziej aktualnego zakresu informacji, przezwyciężając w ten sposób nieodłączne ograniczenia wiedzy LLM.
Wyjaśnialność: RAG dostarcza wyszukane dokumenty jako podstawę odpowiedzi, zwiększając wyjaśnialność i wiarygodność odpowiedzi.
Redukcja halucynacji: Opierając odpowiedzi na wiedzy zewnętrznej, RAG może znacznie zmniejszyć ryzyko, że LLM wygeneruje „halucynacje” (tj. wymyśli fakty).
Aktualność: RAG można zintegrować ze źródłami danych w czasie rzeczywistym, aby zapewnić, że LLM może dostarczać najnowsze informacje.
Efektywność kosztowa: W porównaniu z ponownym trenowaniem LLM, RAG jest bardziej ekonomicznym sposobem aktualizacji wiedzy.

Kroki budowania systemu RAG

Poniżej znajdują się szczegółowe kroki budowania systemu RAG:

1. Przygotowanie danych

Wybór źródła danych: Wybierz odpowiednią bazę wiedzy, taką jak biblioteka dokumentów, zawartość strony internetowej, baza danych, API itp.
Czyszczenie i wstępne przetwarzanie danych: Oczyść, usuń duplikaty, sformatuj itp. dane, aby zapewnić jakość i spójność danych.
Podział dokumentów (Chunking): Podziel duże dokumenty na mniejsze bloki tekstu (chunks) w celu ułatwienia wyszukiwania. Strategia Chunking ma duży wpływ na wydajność RAG. Typowe strategie obejmują podział o stałym rozmiarze, podział oparty na semantyce itp.
- Podział o stałym rozmiarze: Podziel dokument na podstawie stałej liczby znaków lub tokenów.
- Podział oparty na semantyce: Spróbuj podzielić dokument na jednostki semantyczne, takie jak zdania, akapity lub rozdziały. Niektóre narzędzia, takie jak Langchain, udostępniają narzędzia do dzielenia dokumentów oparte na semantyce tekstu.

2. Budowanie indeksu

Osadzanie (Embedding): Użyj modelu osadzania (np. text-embedding-ada-002 OpenAI lub sentence transformers z Hugging Face), aby przekonwertować bloki tekstu na reprezentacje wektorowe. Model osadzania może kodować informacje semantyczne tekstu w wektory, dzięki czemu teksty o podobnej semantyce znajdują się bliżej siebie w przestrzeni wektorowej.
Baza danych wektorów: Przechowuj wektory osadzania w bazie danych wektorów, takiej jak Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma itp. Baza danych wektorów może skutecznie przeprowadzać wyszukiwanie podobieństw, aby znaleźć najbardziej odpowiednie bloki tekstu na podstawie zapytania użytkownika.
Zarządzanie metadanymi: Oprócz treści tekstowej możesz także przechowywać metadane dla każdego bloku tekstu, takie jak źródło dokumentu, czas utworzenia itp. Metadane można wykorzystać do filtrowania i sortowania wyników wyszukiwania.

3. Wyszukiwanie

Zapytanie o osadzenie (Query Embedding): Użyj tego samego modelu osadzania, co do budowy indeksu, aby przekształcić zapytanie użytkownika w reprezentację wektorową.
Wyszukiwanie podobieństw (Similarity Search): Przeprowadź wyszukiwanie podobieństw w bazie danych wektorów, aby znaleźć bloki tekstu najbardziej podobne do wektora zapytania. Popularne miary podobieństwa obejmują podobieństwo cosinusowe, odległość euklidesową itp.
Sortowanie i filtrowanie wyników wyszukiwania: Sortuj i filtruj wyniki wyszukiwania na podstawie wyników podobieństwa i metadanych, wybierając najbardziej odpowiednie bloki tekstu.
Strategia przywoływania (Recall Strategy): Należy wziąć pod uwagę wskaźnik przywołania wyszukiwania, tj. czy można znaleźć wszystkie powiązane dokumenty. Można wypróbować różne strategie wyszukiwania, takie jak zwiększenie liczby wyników wyszukiwania, użycie różnych miar podobieństwa itp.

4. Generowanie

Inżynieria podpowiedzi (Prompt Engineering): Zaprojektuj odpowiednie szablony podpowiedzi, aby połączyć pobrane bloki tekstu z zapytaniem użytkownika. Dobre szablony podpowiedzi mogą prowadzić LLM do generowania dokładniejszych i bardziej trafnych odpowiedzi.
- Uczenie w kontekście (In-Context Learning): Dołącz do podpowiedzi kilka przykładów, które pokazują, jak generować odpowiedzi na podstawie kontekstu.
- Jasne instrukcje: Wyraźnie poinformuj LLM w podpowiedzi o zadaniu, które ma wykonać, na przykład „Odpowiedz na pytanie na podstawie poniższych informacji”, „Podsumuj poniższą treść” itp.
Wybór LLM: Wybierz odpowiedni LLM do generowania odpowiedzi. Popularne LLM obejmują GPT-3.5 i GPT-4 firmy OpenAI, Claude firmy Anthropic, Gemini firmy Google itp.
Dostosowanie parametrów generowania: Dostosuj parametry generowania LLM, takie jak temperatura (temperature), maksymalna długość (max length) itp., aby kontrolować styl i jakość generowanego tekstu.
Postprocessing: Przeprowadź postprocessing wygenerowanej przez LLM odpowiedzi, na przykład usuń zbędne informacje, napraw błędy gramatyczne itp.

Praktyczne wskazówki i najlepsze praktyki

Wybierz odpowiednią bazę danych wektorów: Różne bazy danych wektorów różnią się pod względem wydajności, skalowalności, ceny itp. i należy je wybierać w zależności od rzeczywistych potrzeb.
Optymalizacja strategii Chunking: Strategia Chunking ma duży wpływ na wydajność RAG. Należy ją dostosować w zależności od charakterystyki dokumentu i możliwości LLM.
Użyj zaawansowanych technik wyszukiwania: Oprócz podstawowego wyszukiwania podobieństw można również użyć zaawansowanych technik wyszukiwania, takich jak:
- Wyszukiwanie wielowektorowe: Wygeneruj wiele wektorów osadzania dla każdego bloku dokumentu, na przykład wektory osadzania oparte na różnych perspektywach lub różnych poziomach szczegółowości.
- Wyszukiwanie hybrydowe (Hybrid Retrieval): Połącz wyszukiwanie oparte na słowach kluczowych i wyszukiwanie oparte na semantyce, aby poprawić dokładność wyszukiwania.
Użyj technik inżynierii podpowiedzi: Inżynieria podpowiedzi jest kluczowym czynnikiem wpływającym na wydajność RAG. Można wypróbować różne szablony podpowiedzi i przeprowadzić weryfikację eksperymentalną.
Oceń wydajność systemu RAG: Użyj odpowiednich wskaźników oceny, aby ocenić wydajność systemu RAG, takich jak dokładność, przywołanie, płynność itp.
Ciągła optymalizacja: Wydajność systemu RAG wymaga ciągłej optymalizacji. Należy regularnie oceniać i dostosowywać każdy aspekt, taki jak źródło danych, model osadzania, baza danych wektorów, szablon podpowiedzi itp.
Rozważ warianty RAG: Wraz z ciągłym rozwojem technologii RAG pojawia się wiele wariantów RAG, na przykład:
- Agentic RAG: Połącz technologię AI Agent, aby umożliwić systemowi RAG autonomiczne wyszukiwanie wiedzy i generowanie odpowiedzi.
- bRAG (Boosting RAG): Poprzez optymalizację wyszukiwania i generowania, popraw wydajność systemu RAG.

Rekomendowane narzędzia

Langchain: Popularny framework do tworzenia aplikacji LLM, który oferuje bogate komponenty i narzędzia związane z RAG.
LlamaIndex: Framework open source skupiający się na RAG, który oferuje funkcje łączenia danych, budowy indeksu, silnika zapytań itp.
Haystack: Modułowy framework do tworzenia aplikacji LLM, który oferuje potężne funkcje RAG.
Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma: Popularne bazy danych wektorów, które oferują wydajne funkcje wyszukiwania podobieństw.
Hugging Face Transformers: Popularna biblioteka NLP, która oferuje różne wstępnie wytrenowane modele, w tym modele osadzania.## Podsumowanie

RAG to potężna technologia, która może skutecznie wzmocnić możliwości LLM, umożliwiając im dostęp do szerszej i bardziej aktualnej wiedzy. Dzięki krokom, technikom i narzędziom przedstawionym w tym artykule, możesz zbudować wydajny system RAG i zastosować go w różnych praktycznych scenariuszach, takich jak inteligentna obsługa klienta, odpowiadanie na pytania o wiedzę, generowanie treści itp. Pamiętaj, że system RAG wymaga ciągłej optymalizacji, aby osiągnąć optymalną wydajność. Kontynuuj naukę i ćwicz, odkrywaj więcej możliwości RAG!