Construirea unui sistem RAG eficient: De la începător la cele mai bune practici

Generarea augmentată de recuperare (Retrieval-Augmented Generation, RAG) a devenit o tehnologie cheie pentru construirea de aplicații bazate pe modele lingvistice mari (LLM). Aceasta îmbunătățește capacitățile LLM prin recuperarea informațiilor relevante din surse de cunoștințe externe, rezolvând limitările LLM în ceea ce privește acoperirea cunoștințelor și actualitatea. Acest articol va explora în profunzime diferitele etape ale RAG și va oferi sfaturi practice și cele mai bune practici pentru construirea unui sistem RAG eficient.

Ce este RAG?

RAG este o arhitectură care recuperează mai întâi informații relevante dintr-o bază de cunoștințe externă înainte de a genera răspunsuri. Această metodă combină eficient capacitățile de generare ale LLM cu acuratețea și actualitatea datelor externe. Simplu spus, RAG include următorii pași cheie:

Recuperare (Retrieval): Pe baza interogării utilizatorului, recuperați documente sau fragmente de informații relevante din baza de cunoștințe externă.
Augmentare (Augmentation): Adăugați informațiile recuperate la interogarea utilizatorului, formând un prompt augmentat (Prompt).
Generare (Generation): Introduceți promptul augmentat în LLM pentru a genera răspunsul sau textul final.

Avantajele RAG

Îmbunătățirea cunoștințelor: RAG permite LLM să acceseze informații mai ample și mai actualizate, depășind astfel limitările inerente ale cunoștințelor LLM.
Explicabilitate: RAG oferă documentele recuperate ca bază pentru răspunsuri, îmbunătățind explicabilitatea și credibilitatea răspunsurilor.
Reducerea halucinațiilor: Bazând răspunsurile pe cunoștințe externe, RAG poate reduce semnificativ riscul ca LLM să producă „halucinații” (adică să inventeze fapte).
Actualitate: RAG poate fi integrat cu surse de date în timp real, asigurând că LLM poate oferi cele mai recente informații.
Rentabilitate: Comparativ cu reantrenarea LLM, RAG este o modalitate mai economică și eficientă de a actualiza cunoștințele.

Pașii pentru construirea unui sistem RAG

Urmează pașii detaliați pentru construirea unui sistem RAG:

1. Pregătirea datelor

Selectarea sursei de date: Alegeți o bază de cunoștințe adecvată, cum ar fi o bibliotecă de documente, conținutul unui site web, o bază de date, API-uri etc.
Curățarea și preprocesarea datelor: Curățați, eliminați duplicatele, formatați și procesați datele pentru a asigura calitatea și consistența datelor.
Segmentarea documentelor (Chunking): Împărțiți documentele mari în blocuri de text mai mici (chunks) pentru a facilita recuperarea. Strategia de Chunking are un impact mare asupra performanței RAG. Strategiile comune includ segmentarea de dimensiune fixă, segmentarea bazată pe semantică etc.
- Segmentarea de dimensiune fixă: Împărțiți documentul în funcție de un număr fix de caractere sau token-uri.
- Segmentarea bazată pe semantică: Încercați să împărțiți documentul în unități semantice, cum ar fi propoziții, paragrafe sau capitole. Unele instrumente, cum ar fi Langchain, oferă segmentatoare de documente bazate pe segmentarea semantică a textului.

2. Construirea indexului

Încorporare (Embedding): Utilizați un model de încorporare (cum ar fi text-embedding-ada-002 de la OpenAI sau transformatoarele de propoziții de la Hugging Face) pentru a transforma blocurile de text în reprezentări vectoriale. Modelele de încorporare pot codifica informațiile semantice ale textului în vectori, astfel încât textele semantic similare să fie mai apropiate în spațiul vectorial.
Bază de date vectorială: Stocați vectorii de încorporare într-o bază de date vectorială, cum ar fi Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma etc. Bazele de date vectoriale pot efectua eficient căutări de similaritate, găsind cele mai relevante blocuri de text în funcție de interogarea utilizatorului.
Gestionarea metadatelor: Pe lângă conținutul textului, puteți stoca și metadate pentru fiecare bloc de text, cum ar fi sursa documentului, ora de creare etc. Metadatele pot fi utilizate pentru filtrarea și sortarea rezultatelor căutării.

3. Recuperare

Interogare încorporată: Utilizați același model de încorporare ca și construcția indexului pentru a transforma interogarea utilizatorului într-o reprezentare vectorială.
Căutare de similaritate: Efectuați o căutare de similaritate în baza de date vectorială pentru a găsi blocurile de text cele mai similare cu vectorul de interogare. Măsurile de similaritate utilizate în mod obișnuit includ similaritatea cosinus, distanța euclidiană etc.
Sortarea și filtrarea rezultatelor căutării: Sortați și filtrați rezultatele căutării pe baza scorurilor de similaritate și a metadatelor pentru a selecta blocurile de text cele mai relevante.
Strategie de rechemare: Trebuie să luați în considerare rata de rechemare a căutării, adică dacă puteți găsi toate documentele relevante. Puteți încerca diferite strategii de căutare, cum ar fi creșterea numărului de rezultate ale căutării, utilizarea diferitelor măsuri de similaritate etc.

4. Generare

Ingineria prompturilor (Prompt Engineering): Proiectați șabloane de prompt adecvate pentru a combina blocurile de text recuperate cu interogarea utilizatorului. Un șablon de prompt bun poate ghida LLM să genereze răspunsuri mai precise și mai relevante.
- Învățare în context (In-Context Learning): Includeți câteva exemple în prompt pentru a demonstra cum să generați răspunsuri pe baza contextului.
- Instrucțiuni clare: Spuneți în mod explicit LLM în prompt ce sarcină trebuie să îndeplinească, cum ar fi „Răspunde la întrebare pe baza următoarelor informații”, „Rezumă următorul conținut” etc.
Selecție LLM: Alegeți LLM-ul potrivit pentru a genera răspunsuri. LLM-urile utilizate în mod obișnuit includ GPT-3.5 și GPT-4 de la OpenAI, Claude de la Anthropic, Gemini de la Google etc.
Ajustarea parametrilor de generare: Ajustați parametrii de generare ai LLM, cum ar fi temperatura (temperature), lungimea maximă (max length) etc., pentru a controla stilul și calitatea textului generat.
Post-procesare: Post-procesați răspunsurile generate de LLM, cum ar fi eliminarea informațiilor redundante, corectarea erorilor gramaticale etc.

Sfaturi practice și cele mai bune practici

Alegeți baza de date vectorială potrivită: Diferitele baze de date vectoriale variază în ceea ce privește performanța, scalabilitatea, prețul etc. și trebuie selectate în funcție de nevoile reale.
Optimizați strategia de chunking: Strategia de chunking are un impact mare asupra performanței RAG. Trebuie ajustată în funcție de caracteristicile documentului și de capacitățile LLM.
Utilizați tehnici avansate de căutare: Pe lângă căutarea de similaritate de bază, puteți utiliza și unele tehnici avansate de căutare, cum ar fi:
- Căutare multi-vectorială: Generați mai mulți vectori de încorporare pentru fiecare bloc de document, cum ar fi vectori de încorporare bazați pe perspective diferite sau granularități diferite.
- Căutare hibridă (Hybrid Retrieval): Combinați căutarea bazată pe cuvinte cheie și căutarea bazată pe semantică pentru a îmbunătăți acuratețea căutării.
Utilizați tehnici de inginerie a prompturilor: Ingineria prompturilor este un factor cheie care afectează performanța RAG. Puteți încerca diferite șabloane de prompt și puteți efectua verificări experimentale.
Evaluați performanța sistemului RAG: Utilizați indicatori de evaluare adecvați pentru a evalua performanța sistemului RAG, cum ar fi acuratețea, rata de rechemare, fluența etc.
Optimizare continuă: Performanța sistemului RAG trebuie optimizată continuu. Trebuie să evaluați și să ajustați în mod regulat fiecare etapă, cum ar fi sursa de date, modelul de încorporare, baza de date vectorială, șablonul de prompt etc.
Luați în considerare variantele RAG: Odată cu dezvoltarea continuă a tehnologiei RAG, au apărut multe variante RAG, cum ar fi:
- Agentic RAG: Combină tehnologia AI Agent, permițând sistemului RAG să efectueze în mod autonom căutarea de cunoștințe și generarea de răspunsuri.
- bRAG (Boosting RAG): Îmbunătățește performanța sistemului RAG prin optimizarea etapelor de căutare și generare.

Recomandări de instrumente

Langchain: Un cadru popular de dezvoltare a aplicațiilor LLM, care oferă componente și instrumente bogate legate de RAG.
LlamaIndex: Un cadru open-source axat pe RAG, care oferă conexiune de date, construcție de index, motoare de interogare și alte funcții.
Haystack: Un cadru modular de dezvoltare a aplicațiilor LLM, care oferă funcții RAG puternice.
Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma: Baze de date vectoriale utilizate în mod obișnuit, care oferă funcții eficiente de căutare de similaritate.
Hugging Face Transformers: O bibliotecă NLP populară, care oferă diverse modele pre-antrenate, inclusiv modele de încorporare.## Concluzie

RAG este o tehnologie puternică, capabilă să îmbunătățească eficient capacitățile LLM, permițându-le să acceseze o gamă mai largă și mai actualizată de cunoștințe. Prin pașii, tehnicile și instrumentele prezentate în acest articol, puteți construi sisteme RAG eficiente și le puteți aplica într-o varietate de scenarii practice, cum ar fi serviciul inteligent pentru clienți, întrebări și răspunsuri despre cunoștințe, generarea de conținut etc. Amintiți-vă, sistemele RAG trebuie optimizate continuu pentru a obține performanțe optime. Învățați și exersați continuu, explorați mai multe posibilități ale RAG!