Создание эффективной RAG-системы: от основ до лучших практик

Поиск с расширенной генерацией (Retrieval-Augmented Generation, RAG) стал ключевой технологией для создания приложений на основе больших языковых моделей (LLM). Он расширяет возможности LLM, извлекая релевантную информацию из внешних источников знаний, решая ограничения LLM в охвате знаний и своевременности. В этой статье мы углубимся в каждый этап RAG и предоставим практические советы и лучшие практики для создания эффективной RAG-системы.

Что такое RAG?

RAG — это архитектура, которая извлекает релевантную информацию из внешней базы знаний перед генерацией ответа. Этот метод эффективно сочетает в себе возможности генерации LLM и точность и актуальность внешних данных. Проще говоря, RAG включает в себя следующие ключевые шаги:

Поиск (Retrieval): Извлечение релевантных документов или фрагментов информации из внешней базы знаний на основе запроса пользователя.
Расширение (Augmentation): Добавление извлеченной информации к запросу пользователя, формируя расширенный запрос (Prompt).
Генерация (Generation): Ввод расширенного запроса в LLM для генерации окончательного ответа или текста.

Преимущества RAG

Расширение знаний: RAG позволяет LLM получать доступ к более широкой и актуальной информации, преодолевая присущие LLM ограничения знаний.
Объяснимость: RAG предоставляет извлеченные документы в качестве основы для ответа, повышая объяснимость и достоверность ответа.
Снижение галлюцинаций: Основывая ответы на внешних знаниях, RAG может значительно снизить риск возникновения у LLM «галлюцинаций» (то есть выдумывания фактов).
Актуальность: RAG можно интегрировать с источниками данных в реальном времени, чтобы гарантировать, что LLM предоставляет самую последнюю информацию.
Экономическая эффективность: RAG — это более экономичный способ обновления знаний по сравнению с переобучением LLM.

Шаги по созданию RAG-системы

Ниже приведены подробные шаги по созданию RAG-системы:

1. Подготовка данных

Выбор источника данных: Выберите подходящую базу знаний, например, библиотеку документов, содержимое веб-сайта, базу данных, API и т. д.
Очистка и предварительная обработка данных: Очистите, дедуплицируйте, отформатируйте и т. д. данные, чтобы обеспечить качество и согласованность данных.
Разделение документов (Chunking): Разделите большие документы на более мелкие текстовые блоки (chunks) для облегчения поиска. Стратегия Chunking оказывает большое влияние на производительность RAG. Общие стратегии включают разделение фиксированного размера, разделение на основе семантики и т. д.
- Разделение фиксированного размера: Разделите документ в соответствии с фиксированным количеством символов или токенов.
- Разделение на основе семантики: Попробуйте разделить документ на семантические единицы, такие как предложения, абзацы или главы. Некоторые инструменты, такие как Langchain, предоставляют разделители документов на основе семантического разделения текста.

2. Создание индекса

Встраивание (Embedding): Используйте модель встраивания (например, text-embedding-ada-002 от OpenAI или sentence transformers от Hugging Face) для преобразования текстовых блоков в векторные представления. Модель встраивания может кодировать семантическую информацию текста в вектор, так что семантически похожие тексты будут ближе друг к другу в векторном пространстве.
Векторная база данных: Сохраните векторы встраивания в векторную базу данных, такую как Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma и т. д. Векторная база данных может эффективно выполнять поиск сходства, чтобы найти наиболее релевантные текстовые блоки на основе запроса пользователя.
Управление метаданными: В дополнение к текстовому содержимому, вы также можете хранить метаданные для каждого текстового блока, такие как источник документа, время создания и т. д. Метаданные можно использовать для фильтрации и сортировки результатов поиска.

3. Поиск

Запрос эмбеддингов: Используйте ту же модель эмбеддингов, что и для построения индекса, чтобы преобразовать запрос пользователя в векторное представление.
Поиск по сходству: Выполните поиск по сходству в векторной базе данных, чтобы найти текстовые блоки, наиболее похожие на вектор запроса. Общие метрики сходства включают косинусное сходство, евклидово расстояние и т. д.
Ранжирование и фильтрация результатов поиска: Ранжируйте и фильтруйте результаты поиска на основе оценок сходства и метаданных, чтобы выбрать наиболее релевантные текстовые блоки.
Стратегия отзыва: Необходимо учитывать коэффициент отзыва поиска, то есть возможность найти все релевантные документы. Вы можете попробовать различные стратегии поиска, такие как увеличение количества результатов поиска, использование различных метрик сходства и т. д.

4. Генерация

Инженерия подсказок (Prompt Engineering): Разработайте подходящие шаблоны подсказок, чтобы объединить извлеченные текстовые блоки с запросом пользователя. Хороший шаблон подсказки может помочь LLM генерировать более точные и релевантные ответы.
- Обучение в контексте (In-Context Learning): Включите в подсказку несколько примеров, демонстрирующих, как генерировать ответы на основе контекста.
- Четкие инструкции: Четко укажите в подсказке задачу, которую необходимо выполнить LLM, например, «ответьте на вопрос на основе следующей информации», «обобщите следующее содержимое» и т. д.
Выбор LLM: Выберите подходящую LLM для генерации ответов. Общие LLM включают GPT-3.5 и GPT-4 от OpenAI, Claude от Anthropic, Gemini от Google и т. д.
Настройка параметров генерации: Настройте параметры генерации LLM, такие как температура (temperature), максимальная длина (max length) и т. д., чтобы контролировать стиль и качество сгенерированного текста.
Постобработка: Выполните постобработку ответов, сгенерированных LLM, например, удалите избыточную информацию, исправьте грамматические ошибки и т. д.

Практические советы и лучшие практики

Выберите подходящую векторную базу данных: Различные векторные базы данных различаются по производительности, масштабируемости, цене и т. д., и их необходимо выбирать в соответствии с фактическими потребностями.
Оптимизируйте стратегию Chunking: Стратегия Chunking оказывает большое влияние на производительность RAG. Его необходимо настраивать в соответствии с характеристиками документа и возможностями LLM.
Используйте расширенные методы поиска: В дополнение к базовому поиску по сходству вы также можете использовать некоторые расширенные методы поиска, такие как:
- Многовекторный поиск: Сгенерируйте несколько векторов встраивания для каждого блока документа, например, векторы встраивания, основанные на разных перспективах или разных уровнях детализации.
- Гибридный поиск (Hybrid Retrieval): Объедините поиск на основе ключевых слов и поиск на основе семантики для повышения точности поиска.
Используйте методы проектирования подсказок: Проектирование подсказок является ключевым фактором, влияющим на производительность RAG. Вы можете попробовать различные шаблоны подсказок и провести экспериментальную проверку.
Оцените производительность системы RAG: Используйте соответствующие показатели оценки для оценки производительности системы RAG, такие как точность, отзыв, беглость и т. д.
Постоянная оптимизация: Производительность системы RAG необходимо постоянно оптимизировать. Необходимо регулярно оценивать и корректировать каждый аспект, такой как источники данных, модели встраивания, векторные базы данных, шаблоны подсказок и т. д.
Рассмотрите варианты RAG: С непрерывным развитием технологии RAG появилось много вариантов RAG, таких как:
- Agentic RAG: Объедините технологию AI Agent, чтобы позволить системе RAG автономно выполнять поиск знаний и генерацию ответов.
- bRAG (Boosting RAG): Повысьте производительность системы RAG за счет оптимизации поиска и генерации.