Izgradnja učinkovitega sistema RAG: Od začetka do najboljših praks

Generiranje z razširitvijo pridobivanja (Retrieval-Augmented Generation, RAG) je postalo ključna tehnologija za izgradnjo aplikacij, ki temeljijo na velikih jezikovnih modelih (LLM). Z izboljšanjem zmogljivosti LLM s pridobivanjem ustreznih informacij iz zunanjih virov znanja rešuje omejitve LLM glede pokritosti znanja in pravočasnosti. Ta članek bo podrobno raziskal različne faze RAG in ponudil praktične nasvete in najboljše prakse za izgradnjo učinkovitega sistema RAG.

Kaj je RAG?

RAG je arhitektura, ki pred ustvarjanjem odgovora najprej pridobi ustrezne informacije iz zunanje baze znanja. Ta metoda učinkovito združuje generativne zmogljivosti LLM z natančnostjo in realnočasovnostjo zunanjih podatkov. Preprosto povedano, RAG vključuje naslednje ključne korake:

1. Pridobivanje (Retrieval): Na podlagi uporabnikove poizvedbe pridobi ustrezne dokumente ali informacijske fragmente iz zunanje baze znanja.
2. Razširitev (Augmentation): Doda pridobljene informacije uporabnikovi poizvedbi, da oblikuje razširjeno navodilo (Prompt).
3. Generiranje (Generation): Vnese razširjeno navodilo v LLM, da ustvari končni odgovor ali besedilo.

Prednosti RAG

• Izboljšanje znanja: RAG omogoča LLM dostop do širših in najnovejših informacij, s čimer premaguje inherentne omejitve znanja LLM.
• Razložljivost: RAG ponuja pridobljene dokumente kot podlago za odgovore, kar povečuje razložljivost in verodostojnost odgovorov.
• Zmanjšanje halucinacij: Z utemeljevanjem odgovorov na zunanjem znanju lahko RAG znatno zmanjša tveganje, da LLM ustvari "halucinacije" (tj. izmišljuje dejstva).
• Realnočasovnost: RAG se lahko integrira z viri podatkov v realnem času, kar zagotavlja, da lahko LLM zagotavlja najnovejše informacije.
• Stroškovna učinkovitost: V primerjavi s ponovnim usposabljanjem LLM je RAG stroškovno učinkovitejši način posodabljanja znanja.

Koraki za izgradnjo sistema RAG

Sledi podroben opis korakov za izgradnjo sistema RAG:

1. Priprava podatkov

• Izbira vira podatkov: Izberite ustrezno bazo znanja, kot so knjižnice dokumentov, vsebina spletnih mest, baze podatkov, API-ji itd.
• Čiščenje in predobdelava podatkov: Izvedite čiščenje, odstranjevanje podvojenih vnosov, oblikovanje in druge obdelave podatkov, da zagotovite kakovost in doslednost podatkov.
• Delitev dokumentov (Chunking): Razdelite velike dokumente na manjše bloke besedila (chunks), da olajšate pridobivanje. Strategija Chunking ima velik vpliv na učinkovitost RAG. Pogoste strategije vključujejo delitev s fiksno velikostjo, delitev na podlagi semantike itd.
  • Delitev s fiksno velikostjo: Razdelite dokumente glede na fiksno število znakov ali žetonov (token).
  • Delitev na podlagi semantike: Poskusite razdeliti dokumente glede na semantične enote, kot so stavki, odstavki ali poglavja. Nekatera orodja, kot je Langchain, ponujajo razdelilnike dokumentov, ki temeljijo na semantični delitvi besedila.

2. Izgradnja indeksa

• Vdelava (Embedding): Uporabite model vdelave (na primer OpenAI-jev text-embedding-ada-002 ali sentence transformers iz Hugging Face), da pretvorite bloke besedila v vektorske predstavitve. Model vdelave lahko kodira semantične informacije besedila v vektorje, tako da so si semantično podobna besedila bližje v vektorskem prostoru.
• Vektorska baza podatkov: Shranite vdelane vektorje v vektorsko bazo podatkov, kot so Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma itd. Vektorske baze podatkov lahko učinkovito izvajajo iskanje podobnosti in najdejo najustreznejše bloke besedila glede na uporabnikovo poizvedbo.
• Upravljanje metapodatkov: Poleg vsebine besedila lahko za vsak blok besedila shranite tudi metapodatke, kot so vir dokumenta, čas ustvarjanja itd. Metapodatke lahko uporabite za filtriranje in razvrščanje rezultatov iskanja.

3. Pridobivanje

• Poizvedba vdelave: Uporabite isti model vdelave, kot je bil uporabljen za izgradnjo indeksa, da pretvorite uporabnikovo poizvedbo v vektorsko predstavitev.
• Iskanje podobnosti: Izvedite iskanje podobnosti v vektorski bazi podatkov, da poiščete bloke besedila, ki so najbolj podobni vektorski poizvedbi. Pogoste metrike podobnosti vključujejo kosinusno podobnost, Evklidsko razdaljo itd.
• Razvrščanje in filtriranje rezultatov iskanja: Razvrstite in filtrirajte rezultate iskanja glede na ocene podobnosti in metapodatke, da izberete najpomembnejše bloke besedila.
• Strategija priklica: Upoštevati je treba stopnjo priklica iskanja, to je, ali je mogoče najti vse ustrezne dokumente. Lahko poskusite različne strategije iskanja, kot je povečanje števila rezultatov iskanja, uporaba različnih metrik podobnosti itd.

4. Generiranje

• Inženiring pozivov (Prompt Engineering): Oblikujte ustrezne predloge pozivov, da združite pridobljene bloke besedila in uporabniške poizvedbe. Dobre predloge pozivov lahko vodijo LLM k ustvarjanju natančnejših in ustreznejših odgovorov.
  • Učenje v kontekstu (In-Context Learning): Vključite nekaj primerov v poziv, ki prikazujejo, kako ustvariti odgovore glede na kontekst.
  • Jasna navodila: Jasno povejte LLM v pozivu, katero nalogo mora opraviti, na primer »Odgovorite na vprašanje na podlagi naslednjih informacij«, »Povzemite naslednjo vsebino« itd.
• Izbira LLM: Izberite ustrezen LLM za ustvarjanje odgovorov. Pogosti LLM vključujejo OpenAI GPT-3.5, GPT-4, Anthropic Claude, Google Gemini itd.
• Prilagoditev parametrov generiranja: Prilagodite parametre generiranja LLM, kot sta temperatura (temperature), največja dolžina (max length) itd., da nadzirate slog in kakovost ustvarjenega besedila.
• Naknadna obdelava: Izvedite naknadno obdelavo odgovorov, ki jih ustvari LLM, kot je odstranjevanje odvečnih informacij, popravljanje slovničnih napak itd.

Praktični nasveti in najboljše prakse

• Izbira ustrezne vektorske baze podatkov: Različne vektorske baze podatkov se razlikujejo po zmogljivosti, razširljivosti, ceni itd., zato jih je treba izbrati glede na dejanske potrebe.
• Optimizacija strategije razčlenjevanja (Chunking): Strategija razčlenjevanja ima velik vpliv na zmogljivost RAG. Prilagoditi jo je treba glede na značilnosti dokumenta in zmožnosti LLM.
• Uporaba naprednih tehnik iskanja: Poleg osnovnega iskanja podobnosti lahko uporabite tudi nekatere napredne tehnike iskanja, kot so:
  • Iskanje z več vektorji: Ustvarite več vektorskih vdelav za vsak blok dokumenta, na primer vektorske vdelave, ki temeljijo na različnih perspektivah ali različnih stopnjah zrnatosti.
  • Hibridno iskanje (Hybrid Retrieval): Združite iskanje na podlagi ključnih besed in iskanje na podlagi semantike, da izboljšate natančnost iskanja.
• Uporaba tehnik inženiringa pozivov: Inženiring pozivov je ključni dejavnik, ki vpliva na zmogljivost RAG. Lahko poskusite različne predloge pozivov in izvedete eksperimentalno preverjanje.
• Ocenjevanje zmogljivosti sistema RAG: Uporabite ustrezne metrike ocenjevanja za oceno zmogljivosti sistema RAG, kot so natančnost, stopnja priklica, tekočnost itd.
• Stalna optimizacija: Zmogljivost sistema RAG je treba nenehno optimizirati. Redno je treba ocenjevati in prilagajati vse korake, kot so viri podatkov, modeli vdelave, vektorske baze podatkov, predloge pozivov itd.
• Upoštevajte različice RAG: Z nenehnim razvojem tehnologije RAG se pojavlja veliko različic RAG, kot so:
  • Agentic RAG: Združite tehnologijo AI Agent, da sistemu RAG omogočite samostojno pridobivanje znanja in ustvarjanje odgovorov.
  • bRAG (Boosting RAG): Z optimizacijo korakov iskanja in ustvarjanja izboljšajte zmogljivost sistema RAG.

Priporočila za orodja

• Langchain: Priljubljeno ogrodje za razvoj aplikacij LLM, ki ponuja bogate komponente in orodja, povezana z RAG.
• LlamaIndex: Okvir odprte kode, ki se osredotoča na RAG in ponuja funkcije, kot so povezava podatkov, izgradnja indeksov, mehanizmi poizvedovanja itd.
• Haystack: Modularno ogrodje za razvoj aplikacij LLM, ki ponuja zmogljive funkcije RAG.
• Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma: Pogoste vektorske baze podatkov, ki zagotavljajo učinkovito funkcijo iskanja podobnosti.
• Hugging Face Transformers: Priljubljena knjižnica NLP, ki ponuja različne vnaprej usposobljene modele, vključno z modeli vdelave.## Povzetek

RAG je močna tehnologija, ki lahko učinkovito izboljša zmogljivosti LLM (velikih jezikovnih modelov) in jim omogoči dostop do širšega in najnovejšega znanja. S koraki, nasveti in orodji, predstavljenimi v tem članku, lahko zgradite učinkovite sisteme RAG in jih uporabite v različnih praktičnih scenarijih, kot so inteligentna služba za pomoč uporabnikom, odgovarjanje na vprašanja o znanju, ustvarjanje vsebine itd. Ne pozabite, da je treba sisteme RAG nenehno optimizirati, da dosežejo optimalno zmogljivost. Nadaljujte z učenjem in prakso ter raziskujte več možnosti RAG!