Bygga effektiva RAG-system: Från nybörjare till bästa praxis

Retrieval-Augmented Generation (RAG) har blivit en nyckelteknik för att bygga applikationer baserade på stora språkmodeller (LLM). Det förbättrar LLM:s förmåga genom att hämta relevant information från externa kunskapskällor, vilket löser LLM:s begränsningar i kunskapstäckning och aktualitet. Den här artikeln kommer att utforska de olika stadierna av RAG på djupet och ge praktiska tips och bästa praxis för att bygga effektiva RAG-system.

Vad är RAG?

RAG är en arkitektur som hämtar relevant information från en extern kunskapsbas innan den genererar svar. Denna metod kombinerar effektivt LLM:s genereringsförmåga med extern datas noggrannhet och realtidsinformation. Enkelt uttryckt innehåller RAG följande viktiga steg:

Hämtning (Retrieval): Hämta relevanta dokument eller informationsfragment från en extern kunskapsbas baserat på användarens fråga.
Förbättring (Augmentation): Lägg till den hämtade informationen till användarens fråga för att bilda en förbättrad prompt.
Generering (Generation): Mata in den förbättrade prompten i LLM för att generera det slutliga svaret eller texten.

Fördelarna med RAG

Kunskapsförbättring: RAG gör det möjligt för LLM att få tillgång till bredare och mer aktuell information, vilket övervinner LLM:s inneboende kunskapsbegränsningar.
Förklarbarhet: RAG tillhandahåller de hämtade dokumenten som grund för svaret, vilket ökar svarets förklarbarhet och trovärdighet.
Minska hallucinationer: Genom att basera svaret på extern kunskap kan RAG avsevärt minska risken för att LLM producerar "hallucinationer" (dvs. fabricerar fakta).
Realtidsinformation: RAG kan integreras med realtidsdatakällor, vilket säkerställer att LLM kan tillhandahålla den senaste informationen.
Kostnadseffektivitet: Jämfört med att träna om LLM är RAG ett mer ekonomiskt och effektivt sätt att uppdatera kunskap.

Steg för att bygga ett RAG-system

Här är de detaljerade stegen för att bygga ett RAG-system:

1. Dataförberedelse

Val av datakälla: Välj en lämplig kunskapsbas, t.ex. dokumentbibliotek, webbplatsinnehåll, databaser, API:er etc.
Datarensning och förbearbetning: Rensa, avduplicera, formatera och bearbeta data för att säkerställa datakvalitet och konsistens.
Dokumentuppdelning (Chunking): Dela upp stora dokument i mindre textblock (chunks) för att underlätta hämtning. Chunking-strategin har stor inverkan på RAG:s prestanda. Vanliga strategier inkluderar uppdelning med fast storlek, semantisk uppdelning etc.
- Uppdelning med fast storlek: Dela upp dokumentet enligt ett fast antal tecken eller tokens.
- Semantisk uppdelning: Försök att dela upp dokumentet enligt semantiska enheter, t.ex. meningar, stycken eller kapitel. Vissa verktyg som Langchain tillhandahåller dokumentdelare baserade på textsemantisk uppdelning.

2. Indexkonstruktion

Inbäddning (Embedding): Använd en inbäddningsmodell (t.ex. OpenAI:s text-embedding-ada-002 eller Hugging Face:s sentence transformers) för att konvertera textblock till vektorrepresentationer. Inbäddningsmodellen kan koda textens semantiska information till vektorer, vilket gör att semantiskt liknande text är närmare varandra i vektorrummet.
Vektordatabas: Lagra inbäddningsvektorerna i en vektordatabas, t.ex. Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma etc. Vektordatabasen kan effektivt utföra likhetssökningar och hitta de mest relevanta textblocken baserat på användarens fråga.
Metadatahantering: Förutom textinnehållet kan du även lagra metadata för varje textblock, t.ex. dokumentkälla, skapandetid etc. Metadata kan användas för att filtrera och sortera sökresultat.

3. Hämtning

Frågeinbäddning: Använd samma inbäddningsmodell som för indexkonstruktionen för att omvandla användarens fråga till en vektorrepresentation.
Likhetssökning: Utför likhetssökning i vektordatabasen för att hitta de textblock som är mest lika frågevektorn. Vanliga likhetsmått inkluderar cosinuslikhet, euklidiskt avstånd etc.
Sortering och filtrering av sökresultat: Sortera och filtrera sökresultaten baserat på likhetspoäng och metadata för att välja de mest relevanta textblocken.
Återkallningsstrategi: Beakta återkallningsgraden för sökningen, dvs. om alla relevanta dokument kan hittas. Du kan prova olika sökstrategier, t.ex. öka antalet sökresultat, använda olika likhetsmått etc.

4. Generering

Prompt Engineering: Designa lämpliga promptmallar som kombinerar de hämtade textblocken med användarens fråga. Bra promptmallar kan vägleda LLM att generera mer exakta och relevanta svar.
- Kontextuell inlärning (In-Context Learning): Inkludera några exempel i prompten som visar hur man genererar svar baserat på kontexten.
- Tydliga instruktioner: Ange tydligt i prompten vilken uppgift LLM ska utföra, t.ex. ## Sammanfattning

RAG är en kraftfull teknik som effektivt kan förbättra LLM:s (Large Language Models) förmåga att komma åt en bredare och mer aktuell kunskap. Genom stegen, tipsen och verktygen som introduceras i den här artikeln kan du bygga effektiva RAG-system och tillämpa dem på olika praktiska scenarier, som till exempel intelligent kundservice, kunskapsfrågor och svar, innehållsgenerering etc. Kom ihåg att RAG-system behöver optimeras kontinuerligt för att uppnå optimal prestanda. Fortsätt att lära dig och öva, och utforska fler möjligheter med RAG!