Budovanie efektívneho systému RAG: Od základov po najlepšie postupy

Generovanie rozšírené vyhľadávaním (Retrieval-Augmented Generation, RAG) sa stalo kľúčovou technológiou pre budovanie aplikácií založených na rozsiahlych jazykových modeloch (LLM). Rozširuje schopnosti LLM vyhľadávaním relevantných informácií z externých zdrojov znalostí, čím rieši obmedzenia LLM v oblasti pokrytia znalostí a aktuálnosti. Tento článok sa hlboko ponorí do jednotlivých fáz RAG a poskytne praktické tipy a najlepšie postupy pre budovanie efektívnych systémov RAG.

Čo je RAG?

RAG je architektúra, ktorá pred generovaním odpovede najprv vyhľadá relevantné informácie z externej znalostnej bázy. Táto metóda efektívne kombinuje generatívne schopnosti LLM s presnosťou a aktuálnosťou externých dát. Jednoducho povedané, RAG zahŕňa nasledujúce kľúčové kroky:

1. Vyhľadávanie (Retrieval): Na základe používateľského dotazu vyhľadá relevantné dokumenty alebo fragmenty informácií z externej znalostnej bázy.
2. Rozšírenie (Augmentation): Pridá vyhľadané informácie do používateľského dotazu, čím vytvorí rozšírenú výzvu (Prompt).
3. Generovanie (Generation): Zadáva rozšírenú výzvu do LLM, aby vygeneroval finálnu odpoveď alebo text.

Výhody RAG

• Rozšírenie znalostí: RAG umožňuje LLM prístup k širšiemu a aktuálnejšiemu rozsahu informácií, čím prekonáva inherentné obmedzenia znalostí LLM.
• Vysvetliteľnosť: RAG poskytuje vyhľadané dokumenty ako základ pre odpoveď, čím zvyšuje vysvetliteľnosť a dôveryhodnosť odpovede.
• Zníženie halucinácií: Tým, že RAG zakladá odpovede na externých znalostiach, dokáže výrazne znížiť riziko, že LLM bude produkovať „halucinácie“ (t.j. vymýšľať si fakty).
• Aktuálnosť: RAG sa dá integrovať so zdrojmi dát v reálnom čase, čím sa zabezpečí, že LLM bude poskytovať najaktuálnejšie informácie.
• Nákladová efektívnosť: V porovnaní s preškolením LLM je RAG ekonomicky efektívnejší spôsob aktualizácie znalostí.

Kroky na budovanie systému RAG

Nasledujú podrobné kroky na budovanie systému RAG:

1. Príprava dát

• Výber zdroja dát: Vyberte si vhodnú znalostnú bázu, napríklad knižnicu dokumentov, obsah webových stránok, databázu, API atď.
• Čistenie a predbežné spracovanie dát: Vykonajte čistenie, deduplikáciu, formátovanie atď. dát, aby ste zabezpečili kvalitu a konzistentnosť dát.
• Rozdelenie dokumentov (Chunking): Rozdeľte rozsiahle dokumenty na menšie textové bloky (chunks), aby ste uľahčili vyhľadávanie. Stratégia Chunking má veľký vplyv na výkon RAG. Medzi bežné stratégie patrí rozdelenie s pevnou veľkosťou, rozdelenie na základe sémantiky atď.
  • Rozdelenie s pevnou veľkosťou: Rozdeľte dokumenty podľa pevného počtu znakov alebo tokenov.
  • Rozdelenie na základe sémantiky: Pokúste sa rozdeliť dokumenty podľa sémantických jednotiek, napríklad viet, odsekov alebo kapitol. Niektoré nástroje, ako napríklad Langchain, poskytujú rozdeľovače dokumentov založené na sémantickom rozdelení textu.

2. Budovanie indexu

• Vkladanie (Embedding): Použite model vkladania (napríklad text-embedding-ada-002 od OpenAI alebo sentence transformers od Hugging Face) na konverziu textových blokov na vektorové reprezentácie. Model vkladania dokáže zakódovať sémantické informácie textu do vektorov, takže texty so sémantickou podobnosťou sú v priestore vektorov bližšie k sebe.
• Vektorová databáza: Uložte vložené vektory do vektorovej databázy, napríklad Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma atď. Vektorové databázy dokážu efektívne vykonávať vyhľadávanie podobností a nájsť najrelevantnejšie textové bloky na základe používateľských dotazov.
• Správa metadát: Okrem textového obsahu môžete pre každý textový blok uložiť aj metadáta, napríklad zdroj dokumentu, čas vytvorenia atď. Metadáta sa dajú použiť na filtrovanie a triedenie výsledkov vyhľadávania.

3. Vyhľadávanie

• Vkladanie dotazov: Použite rovnaký model vkladania ako pri vytváraní indexu na transformáciu používateľských dotazov na vektorové reprezentácie.
• Vyhľadávanie podobnosti: Vykonajte vyhľadávanie podobnosti vo vektorovej databáze, aby ste našli textové bloky, ktoré sú najviac podobné vektorom dotazu. Bežne používané metriky podobnosti zahŕňajú kosínusovú podobnosť, euklidovskú vzdialenosť atď.
• Triedenie a filtrovanie výsledkov vyhľadávania: Usporiadajte a filtrujte výsledky vyhľadávania na základe skóre podobnosti a metadát, aby ste vybrali najrelevantnejšie textové bloky.
• Stratégia vyvolania: Je potrebné zvážiť mieru vyvolania vyhľadávania, t. j. či je možné nájsť všetky relevantné dokumenty. Môžete vyskúšať rôzne stratégie vyhľadávania, ako napríklad zvýšenie počtu výsledkov vyhľadávania, použitie rôznych metrík podobnosti atď.

4. Generovanie

• Prompt Engineering (Návrh výziev): Navrhnite vhodné šablóny výziev, ktoré kombinujú načítané textové bloky a používateľské dotazy. Dobré šablóny výziev môžu viesť LLM k generovaniu presnejších a relevantnejších odpovedí.
  • In-Context Learning (Učenie v kontexte): Zahrňte do výzvy niekoľko príkladov, ktoré demonštrujú, ako generovať odpovede na základe kontextu.
  • Jasné inštrukcie: Jasne informujte LLM o úlohe, ktorú má vykonať, napríklad „Odpovedzte na otázku na základe nasledujúcich informácií“, „Zhrňte nasledujúci obsah“ atď.
• Výber LLM: Vyberte vhodný LLM na generovanie odpovedí. Bežne používané LLM zahŕňajú GPT-3.5 a GPT-4 od OpenAI, Claude od Anthropic, Gemini od Google atď.
• Úprava parametrov generovania: Upravte parametre generovania LLM, ako napríklad teplota (temperature), maximálna dĺžka (max length) atď., aby ste kontrolovali štýl a kvalitu generovaného textu.
• Post-processing (Následné spracovanie): Vykonajte následné spracovanie odpovedí generovaných LLM, ako napríklad odstránenie nadbytočných informácií, oprava gramatických chýb atď.

Praktické tipy a osvedčené postupy

• Výber vhodnej vektorovej databázy: Rôzne vektorové databázy sa líšia z hľadiska výkonu, škálovateľnosti, ceny atď. Je potrebné vybrať si podľa skutočných potrieb.
• Optimalizácia stratégie Chunking: Stratégia Chunking má veľký vplyv na výkon RAG. Je potrebné ju upraviť podľa charakteristík dokumentu a schopností LLM.
• Použitie pokročilých techník vyhľadávania: Okrem základného vyhľadávania podobnosti môžete použiť aj niektoré pokročilé techniky vyhľadávania, ako napríklad:
  • Multi-vector Retrieval (Vyhľadávanie s viacerými vektormi): Vygenerujte viacero vektorov vkladania pre každý blok dokumentu, napríklad vektory vkladania založené na rôznych perspektívach alebo rôznych granularitách.
  • Hybrid Retrieval (Hybridné vyhľadávanie): Kombinujte vyhľadávanie založené na kľúčových slovách a vyhľadávanie založené na sémantike, aby ste zlepšili presnosť vyhľadávania.
• Použitie techník Prompt Engineering: Prompt Engineering je kľúčovým faktorom ovplyvňujúcim výkon RAG. Môžete vyskúšať rôzne šablóny výziev a vykonať experimentálne overenie.
• Hodnotenie výkonu systému RAG: Použite vhodné metriky hodnotenia na posúdenie výkonu systému RAG, ako napríklad presnosť, miera vyvolania, plynulosť atď.
• Neustále optimalizovanie: Výkon systému RAG je potrebné neustále optimalizovať. Je potrebné pravidelne hodnotiť a upravovať všetky aspekty, ako napríklad zdroj údajov, model vkladania, vektorová databáza, šablóny výziev atď.
• Zvážte varianty RAG: S neustálym vývojom technológie RAG sa objavuje mnoho variantov RAG, ako napríklad:
  • Agentic RAG: Kombinujte technológiu AI Agent, aby systém RAG mohol autonómne vykonávať vyhľadávanie znalostí a generovanie odpovedí.
  • bRAG (Boosting RAG): Zlepšite výkon systému RAG optimalizáciou vyhľadávania a generovania.

Odporúčané nástroje

• Langchain: Populárny rámec na vývoj aplikácií LLM, ktorý poskytuje bohaté komponenty a nástroje súvisiace s RAG.
• LlamaIndex: Otvorený rámec zameraný na RAG, ktorý poskytuje funkcie pripojenia údajov, vytvárania indexov, vyhľadávacieho nástroja atď.
• Haystack: Modulárny rámec na vývoj aplikácií LLM, ktorý poskytuje výkonné funkcie RAG.
• Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma: Bežne používané vektorové databázy, ktoré poskytujú efektívne funkcie vyhľadávania podobnosti.
• Hugging Face Transformers: Populárna knižnica NLP, ktorá poskytuje rôzne predtrénované modely, vrátane modelov vkladania.## Zhrnutie

RAG je výkonná technológia, ktorá dokáže efektívne rozšíriť schopnosti LLM a umožniť im prístup k širším a aktuálnejším znalostiam. Pomocou krokov, techník a nástrojov predstavených v tomto článku môžete vytvoriť efektívne systémy RAG a aplikovať ich na rôzne praktické scenáre, ako sú inteligentné zákaznícke služby, otázky a odpovede na znalosti, generovanie obsahu atď. Pamätajte, že systém RAG je potrebné neustále optimalizovať, aby sa dosiahol optimálny výkon. Pokračujte v učení a praxi a preskúmajte viac možností RAG!