திறமையான RAG அமைப்பை உருவாக்குதல்: அறிமுகம் முதல் சிறந்த நடைமுறைகள் வரை

# திறமையான RAG அமைப்பை உருவாக்குதல்: அறிமுகம் முதல் சிறந்த நடைமுறைகள் வரை

பெரிய மொழி மாதிரி (LLM) பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதில் மீட்டெடுப்பு-உதவி ஜெனரேஷன் (Retrieval-Augmented Generation, RAG) ஒரு முக்கிய தொழில்நுட்பமாக உருவெடுத்துள்ளது. இது வெளிப்புற அறிவு மூலங்களிலிருந்து தொடர்புடைய தகவல்களை மீட்டெடுப்பதன் மூலம் LLM இன் திறனை மேம்படுத்துகிறது, மேலும் அறிவு உள்ளடக்கம் மற்றும் நேரமின்மை ஆகியவற்றில் LLM இன் வரம்புகளை இது தீர்க்கிறது. இந்த கட்டுரை RAG இன் ஒவ்வொரு கட்டத்தையும் ஆழமாக ஆராய்கிறது, மேலும் திறமையான RAG அமைப்பை உருவாக்குவதற்கான நடைமுறை உதவிக்குறிப்புகள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகளை வழங்குகிறது.

## RAG என்றால் என்ன?

RAG என்பது ஒரு கட்டமைப்பாகும், இது பதில்களை உருவாக்குவதற்கு முன்பு, வெளிப்புற அறிவுத் தளங்களிலிருந்து தொடர்புடைய தகவல்களை முதலில் மீட்டெடுக்கிறது. இந்த முறை LLM இன் உருவாக்கும் திறனையும் வெளிப்புற தரவின் துல்லியம் மற்றும் நிகழ்நேரத்தையும் திறம்பட ஒருங்கிணைக்கிறது. எளிமையாகச் சொன்னால், RAG பின்வரும் முக்கிய படிகளைக் கொண்டுள்ளது:

1.  **மீட்டெடுப்பு (Retrieval):** பயனர் வினவல்களின் அடிப்படையில், வெளிப்புற அறிவுத் தளங்களிலிருந்து தொடர்புடைய ஆவணங்கள் அல்லது தகவல் துணுக்குகளை மீட்டெடுக்கவும்.
2.  **மேம்பாடு (Augmentation):** மீட்டெடுக்கப்பட்ட தகவலை பயனர் வினவலில் சேர்த்து, மேம்படுத்தப்பட்ட தூண்டுதலை (Prompt) உருவாக்கவும்.
3.  **உருவாக்கம் (Generation):** மேம்படுத்தப்பட்ட தூண்டுதலை LLM இல் உள்ளீடு செய்து, இறுதி பதில் அல்லது உரையை உருவாக்கவும்.

## RAG இன் நன்மைகள்

*   **அறிவு மேம்பாடு:** RAG ஆனது LLM ஐ பரந்த மற்றும் சமீபத்திய தகவல்களை அணுக அனுமதிக்கிறது, இதனால் LLM இன் உள்ளார்ந்த அறிவு வரம்புகளை இது கடக்கிறது.
*   **விளக்கக்கூடிய தன்மை:** RAG பதிலுக்கான அடிப்படையாக மீட்டெடுக்கப்பட்ட ஆவணங்களை வழங்குகிறது, இது பதிலின் விளக்கக்கூடிய தன்மை மற்றும் நம்பகத்தன்மையை அதிகரிக்கிறது.
*   **மாயத்தோற்றத்தை குறைத்தல்:** வெளிப்புற அறிவின் அடிப்படையில் பதில்களை வழங்குவதன் மூலம், LLM "மாயத்தோற்றத்தை" (அதாவது, உண்மைகளை உருவாக்குதல்) உருவாக்கும் அபாயத்தை RAG கணிசமாகக் குறைக்கிறது.
*   **நிகழ்நேரம்:** RAG ஐ நிகழ்நேர தரவு மூலங்களுடன் ஒருங்கிணைக்க முடியும், LLM சமீபத்திய தகவலை வழங்க முடியும் என்பதை உறுதி செய்கிறது.
*   **செலவு திறன்:** LLM ஐ மீண்டும் பயிற்சி செய்வதை விட, RAG என்பது அறிவைப் புதுப்பிப்பதற்கான மிகவும் சிக்கனமான வழியாகும்.

## RAG அமைப்பை உருவாக்குவதற்கான படிகள்

RAG அமைப்பை உருவாக்குவதற்கான விரிவான படிகள் பின்வருமாறு:

### 1. தரவு தயாரிப்பு

*   **தரவு மூலத்தைத் தேர்ந்தெடுப்பது:** ஆவண நூலகம், வலைத்தள உள்ளடக்கம், தரவுத்தளம், API போன்ற பொருத்தமான அறிவுத் தளத்தைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.
*   **தரவு சுத்தம் செய்தல் மற்றும் முன்தயாரிப்பு:** தரவின் தரம் மற்றும் நிலைத்தன்மையை உறுதிப்படுத்த தரவை சுத்தம் செய்தல், நகல் நீக்குதல், வடிவமைத்தல் போன்றவற்றைச் செய்யவும்.
*   **ஆவணப் பிரிப்பு (Chunking):** மீட்டெடுப்பதை எளிதாக்குவதற்காக பெரிய ஆவணங்களை சிறிய உரைத் தொகுதிகளாகப் (chunks) பிரிக்கவும். Chunking உத்தியானது RAG இன் செயல்திறனில் பெரும் தாக்கத்தை ஏற்படுத்துகிறது. பொதுவான உத்திகள் நிலையான அளவு பிரிவு, சொற்பொருள் அடிப்படையிலான பிரிவு போன்றவை.
    *   **நிலையான அளவு பிரிவு:** ஆவணத்தை நிலையான எழுத்து எண்ணிக்கை அல்லது டோக்கன் எண்ணிக்கையின்படி பிரிக்கவும்.
    *   **சொற்பொருள் அடிப்படையிலான பிரிவு:** வாக்கியங்கள், பத்திகள் அல்லது அத்தியாயங்கள் போன்ற சொற்பொருள் அலகுகளின்படி ஆவணத்தைப் பிரிக்க முயற்சிக்கவும். Langchain போன்ற சில கருவிகள் உரை சொற்பொருளை அடிப்படையாகக் கொண்ட ஆவணப் பிரிப்பான்களை வழங்குகின்றன.

### 2. குறியீட்டு கட்டுமானம்

*   **உட்பொதித்தல் (Embedding):** உட்பொதித்தல் மாதிரியைப் (எடுத்துக்காட்டாக, OpenAI இன் `text-embedding-ada-002` அல்லது Hugging Face இன் sentence transformers) பயன்படுத்தி உரைத் தொகுதிகளை திசையன் பிரதிநிதித்துவங்களாக மாற்றவும். உட்பொதித்தல் மாதிரி உரையின் சொற்பொருள் தகவலை திசையன்களாக குறியாக்கம் செய்ய முடியும், இதனால் சொற்பொருள் ரீதியாக ஒத்த உரை திசையன் இடத்தில் நெருக்கமாக இருக்கும்.
*   **திசையன் தரவுத்தளம்:** உட்பொதித்தல் திசையன்களை திசையன் தரவுத்தளத்தில் சேமிக்கவும், எடுத்துக்காட்டாக Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma போன்றவை. திசையன் தரவுத்தளம் பயனர் வினவல்களின் அடிப்படையில் மிகவும் தொடர்புடைய உரைத் தொகுதிகளைக் கண்டறிந்து, ஒத்த தன்மையைத் திறம்பட தேட முடியும்.
*   **மெட்டாடேட்டா மேலாண்மை:** உரை உள்ளடக்கத்தைத் தவிர, ஒவ்வொரு உரைத் தொகுதிக்கும் ஆவண ஆதாரம், உருவாக்கப்பட்ட நேரம் போன்ற மெட்டாடேட்டாவையும் சேமிக்கலாம். மீட்டெடுப்பு முடிவுகளை வடிகட்டவும் வரிசைப்படுத்தவும் மெட்டாடேட்டா பயன்படுத்தப்படலாம்.

### 3. மீட்டெடுப்பு
```*   **வினவல் உட்பொதிவு:** குறியீட்டு கட்டமைப்பிற்கு பயன்படுத்தப்படும் அதே உட்பொதிவு மாதிரியைப் பயன்படுத்தி பயனர் வினவலை திசையன் பிரதிநிதித்துவமாக மாற்றவும்.
*   **ஒப்புமை தேடல்:** திசையன் தரவுத்தளத்தில் ஒப்புமை தேடலைச் செய்து, வினவல் திசையனுக்கு மிகவும் ஒத்த உரைத் தொகுதிகளைக் கண்டறியவும். கொசைன் ஒப்புமை, யூக்ளிடியன் தூரம் போன்ற பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் ஒப்புமை அளவீடுகள் உள்ளன.
*   **தேடல் முடிவுகளை வரிசைப்படுத்துதல் மற்றும் வடிகட்டுதல்:** ஒப்புமை மதிப்பெண்கள் மற்றும் மெட்டாடேட்டாவின் அடிப்படையில் தேடல் முடிவுகளை வரிசைப்படுத்தி வடிகட்டி, மிகவும் பொருத்தமான உரைத் தொகுதிகளைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.
*   **திரும்ப அழைக்கும் உத்திகள்:** தேடலின் திரும்ப அழைக்கும் விகிதத்தை கருத்தில் கொள்ள வேண்டும், அதாவது தொடர்புடைய அனைத்து ஆவணங்களையும் கண்டுபிடிக்க முடியுமா என்பது. வெவ்வேறு தேடல் உத்திகளை முயற்சி செய்யலாம், எடுத்துக்காட்டாக, தேடல் முடிவுகளின் எண்ணிக்கையை அதிகரிப்பது, வெவ்வேறு ஒப்புமை அளவீடுகளைப் பயன்படுத்துவது போன்றவை.

### 4. உருவாக்கம்

*   **தூண்டுதல் பொறியியல் (Prompt Engineering):** பொருத்தமான தூண்டுதல் வார்ப்புருக்களை வடிவமைத்து, மீட்டெடுக்கப்பட்ட உரைத் தொகுதிகளையும் பயனர் வினவலையும் இணைக்கவும். ஒரு நல்ல தூண்டுதல் வார்ப்புரு LLM ஐ மிகவும் துல்லியமான, தொடர்புடைய பதில்களை உருவாக்க வழிநடத்தும்.
    *   **சூழல் கற்றல் (In-Context Learning):** சூழலின் அடிப்படையில் பதில்களை எவ்வாறு உருவாக்குவது என்பதை விளக்கும் சில எடுத்துக்காட்டுகளை தூண்டுதலில் சேர்க்கவும்.
    *   **தெளிவான அறிவுறுத்தல்கள்:** LLM செய்ய வேண்டிய பணியை தூண்டுதலில் தெளிவாகக் குறிப்பிடவும், எடுத்துக்காட்டாக "பின்வரும் தகவல்களின் அடிப்படையில் கேள்விக்கு பதிலளிக்கவும்", "பின்வரும் உள்ளடக்கத்தை சுருக்கவும்" போன்றவை.
*   **LLM தேர்வு:** பதில்களை உருவாக்க பொருத்தமான LLM ஐத் தேர்ந்தெடுக்கவும். பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் LLM களில் OpenAI இன் GPT-3.5, GPT-4, Anthropic இன் Claude, Google இன் Gemini போன்றவை அடங்கும்.
*   **உருவாக்கும் அளவுரு சரிசெய்தல்:** உருவாக்கும் உரையின் பாணி மற்றும் தரத்தை கட்டுப்படுத்த, வெப்பநிலை (temperature), அதிகபட்ச நீளம் (max length) போன்ற LLM இன் உருவாக்கும் அளவுருக்களை சரிசெய்யவும்.
*   **பிந்தைய செயலாக்கம்:** LLM உருவாக்கிய பதில்களை பிந்தைய செயலாக்கம் செய்யவும், எடுத்துக்காட்டாக தேவையற்ற தகவல்களை அகற்றுவது, இலக்கணப் பிழைகளை சரிசெய்வது போன்றவை.

## நடைமுறை குறிப்புகள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகள்

*   **பொருத்தமான திசையன் தரவுத்தளத்தைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்:** வெவ்வேறு திசையன் தரவுத்தளங்கள் செயல்திறன், விரிவாக்கத்தன்மை, விலை போன்றவற்றில் வேறுபடுகின்றன, மேலும் உண்மையான தேவைகளின் அடிப்படையில் தேர்ந்தெடுக்கப்பட வேண்டும்.
*   **Chunking உத்தியை மேம்படுத்தவும்:** Chunking உத்தி RAG இன் செயல்திறனில் பெரும் தாக்கத்தை ஏற்படுத்துகிறது. ஆவணத்தின் பண்புகள் மற்றும் LLM இன் திறன்களுக்கு ஏற்ப சரிசெய்யப்பட வேண்டும்.
*   **மேம்பட்ட மீட்டெடுக்கும் தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தவும்:** அடிப்படை ஒப்புமை தேடலுக்கு கூடுதலாக, சில மேம்பட்ட மீட்டெடுக்கும் தொழில்நுட்பங்களையும் பயன்படுத்தலாம், எடுத்துக்காட்டாக:
    *   **பல திசையன் மீட்டெடுப்பு:** ஒவ்வொரு ஆவணத் தொகுதிக்கும் பல உட்பொதிவு திசையன்களை உருவாக்கவும், எடுத்துக்காட்டாக வெவ்வேறு கண்ணோட்டங்கள் அல்லது வெவ்வேறு துகள்களின் அடிப்படையில் உட்பொதிவு திசையன்கள்.
    *   **கலப்பின மீட்டெடுப்பு (Hybrid Retrieval):** துல்லியத்தை மேம்படுத்த முக்கிய வார்த்தை அடிப்படையிலான மீட்டெடுப்பு மற்றும் சொற்பொருள் அடிப்படையிலான மீட்டெடுப்பை இணைக்கவும்.
*   **தூண்டுதல் பொறியியல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தவும்:** RAG இன் செயல்திறனை பாதிக்கும் முக்கிய காரணி தூண்டுதல் பொறியியல் ஆகும். வெவ்வேறு தூண்டுதல் வார்ப்புருக்களை முயற்சி செய்து, சோதனை மூலம் சரிபார்க்கலாம்.
*   **RAG அமைப்பின் செயல்திறனை மதிப்பிடுங்கள்:** துல்லியம், திரும்ப அழைத்தல், சரளம் போன்ற பொருத்தமான மதிப்பீட்டு அளவீடுகளைப் பயன்படுத்தி RAG அமைப்பின் செயல்திறனை மதிப்பிடுங்கள்.
*   **தொடர்ந்து மேம்படுத்தவும்:** RAG அமைப்பின் செயல்திறனை தொடர்ந்து மேம்படுத்த வேண்டும். தரவு ஆதாரம், உட்பொதிவு மாதிரி, திசையன் தரவுத்தளம், தூண்டுதல் வார்ப்புரு போன்ற ஒவ்வொரு இணைப்பையும் அவ்வப்போது மதிப்பிட்டு சரிசெய்ய வேண்டும்.
*   **RAG இன் மாறுபாடுகளைக் கவனியுங்கள்:** RAG தொழில்நுட்பத்தின் தொடர்ச்சியான வளர்ச்சியுடன், பல RAG மாறுபாடுகள் வெளிவந்துள்ளன, எடுத்துக்காட்டாக:
    *   **Agentic RAG:** AI Agent தொழில்நுட்பத்துடன் இணைந்து, RAG அமைப்பு தானாகவே அறிவு மீட்டெடுப்பு மற்றும் பதில் உருவாக்கத்தை மேற்கொள்ள அனுமதிக்கிறது.
    *   **bRAG (Boosting RAG):** மீட்டெடுப்பு மற்றும் உருவாக்கும் இணைப்புகளை மேம்படுத்துவதன் மூலம், RAG அமைப்பின் செயல்திறனை மேம்படுத்தவும்.

## கருவிகள் பரிந்துரை

*   **Langchain:** பிரபலமான LLM பயன்பாட்டு மேம்பாட்டு கட்டமைப்பு, இது RAG தொடர்பான ஏராளமான கூறுகள் மற்றும் கருவிகளை வழங்குகிறது.
*   **LlamaIndex:** RAG இல் கவனம் செலுத்தும் ஒரு திறந்த மூல கட்டமைப்பு, இது தரவு இணைப்பு, குறியீட்டு கட்டுமானம், வினவல் இயந்திரம் போன்ற செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது.
*   **Haystack:** ஒரு மட்டு LLM பயன்பாட்டு மேம்பாட்டு கட்டமைப்பு, இது சக்திவாய்ந்த RAG செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது.
*   **Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma:** பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் திசையன் தரவுத்தளங்கள், திறமையான ஒப்புமை தேடல் செயல்பாடுகளை வழங்குகின்றன.
*   **Hugging Face Transformers:** பிரபலமான NLP நூலகம், உட்பொதிவு மாதிரிகள் உட்பட பல்வேறு முன் பயிற்சி மாதிரிகளை வழங்குகிறது.## சுருக்கம்

RAG என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த தொழில்நுட்பமாகும், இது LLM-ன் திறனை திறம்பட மேம்படுத்த உதவுகிறது, மேலும் பரந்த மற்றும் சமீபத்திய அறிவை அணுக உதவுகிறது. இந்த கட்டுரையில் அறிமுகப்படுத்தப்பட்ட படிகள், தந்திரங்கள் மற்றும் கருவிகள் மூலம், நீங்கள் ஒரு திறமையான RAG அமைப்பை உருவாக்கலாம், மேலும் அதை ஸ்மார்ட் வாடிக்கையாளர் சேவை, அறிவு கேள்வி பதில், உள்ளடக்க உருவாக்கம் போன்ற பல்வேறு நடைமுறை காட்சிகளில் பயன்படுத்தலாம். RAG அமைப்பு சிறந்த செயல்திறனை அடைய தொடர்ந்து மேம்படுத்தப்பட வேண்டும் என்பதை நினைவில் கொள்ளுங்கள். தொடர்ந்து கற்று பயிற்சி செய்யுங்கள், RAG-ன் மேலும் சாத்தியக்கூறுகளை ஆராயுங்கள்!