Побудова ефективної RAG системи: від початківця до кращих практик

Пошуково-розширена генерація (Retrieval-Augmented Generation, RAG) стала ключовою технологією для побудови застосунків на основі великих мовних моделей (LLM). Вона розширює можливості LLM шляхом отримання відповідної інформації з зовнішніх джерел знань, вирішуючи обмеження LLM щодо охоплення знань та своєчасності. Ця стаття глибоко досліджує кожен етап RAG і надає практичні поради та найкращі практики для побудови ефективної RAG системи.

Що таке RAG?

RAG - це архітектура, яка спочатку отримує відповідну інформацію з зовнішньої бази знань, перш ніж генерувати відповідь. Цей метод ефективно поєднує можливості генерації LLM з точністю та актуальністю зовнішніх даних. Простіше кажучи, RAG включає наступні ключові кроки:

1. Пошук (Retrieval): На основі запиту користувача, пошук відповідних документів або фрагментів інформації з зовнішньої бази знань.
2. Розширення (Augmentation): Додавання отриманої інформації до запиту користувача, формуючи розширений запит (Prompt).
3. Генерація (Generation): Введення розширеного запиту в LLM для генерації остаточної відповіді або тексту.

Переваги RAG

• Розширення знань: RAG дозволяє LLM отримувати доступ до ширшої та актуальнішої інформації, таким чином долаючи властиві LLM обмеження знань.
• Пояснюваність: RAG надає отримані документи як основу для відповіді, підвищуючи пояснюваність та достовірність відповіді.
• Зменшення галюцинацій: Завдяки тому, що відповідь базується на зовнішніх знаннях, RAG може значно зменшити ризик виникнення «галюцинацій» (тобто вигадування фактів) у LLM.
• Актуальність: RAG може бути інтегрована з джерелами даних у реальному часі, гарантуючи, що LLM може надавати найновішу інформацію.
• Економічна ефективність: Порівняно з перенавчанням LLM, RAG є більш економічно ефективним способом оновлення знань.

Кроки побудови RAG системи

Нижче наведено детальні кроки побудови RAG системи:

1. Підготовка даних

• Вибір джерела даних: Виберіть відповідну базу знань, наприклад, бібліотеку документів, вміст веб-сайту, базу даних, API тощо.
• Очищення та попередня обробка даних: Очистіть, видаліть дублікати, форматуйте дані тощо, щоб забезпечити якість та узгодженість даних.
• Розбиття документів (Chunking): Розділіть великі документи на менші текстові блоки (chunks) для полегшення пошуку. Стратегія Chunking має великий вплив на продуктивність RAG. Загальні стратегії включають розбиття фіксованого розміру, розбиття на основі семантики тощо.
  • Розбиття фіксованого розміру: Розділіть документ на основі фіксованої кількості символів або токенів.
  • Розбиття на основі семантики: Спробуйте розділити документ на семантичні одиниці, такі як речення, абзаци або розділи. Деякі інструменти, такі як Langchain, надають роздільники документів на основі семантичного розбиття тексту.

2. Побудова індексу

• Вбудовування (Embedding): Використовуйте модель вбудовування (наприклад, text-embedding-ada-002 від OpenAI або sentence transformers від Hugging Face) для перетворення текстових блоків у векторні представлення. Модель вбудовування може кодувати семантичну інформацію тексту у вектор, так що семантично схожі тексти знаходяться ближче один до одного у векторному просторі.
• Векторна база даних: Зберігайте вбудовані вектори у векторній базі даних, наприклад, Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma тощо. Векторна база даних може ефективно виконувати пошук подібності, щоб знайти найбільш релевантні текстові блоки на основі запиту користувача.
• Управління метаданими: Окрім текстового вмісту, ви також можете зберігати метадані для кожного текстового блоку, наприклад, джерело документа, час створення тощо. Метадані можна використовувати для фільтрації та сортування результатів пошуку.

3. Пошук* Запит вбудовування: Використовуйте ту саму модель вбудовування, що й для побудови індексу, щоб перетворити запит користувача на векторне представлення.

• Пошук подібності: Виконайте пошук подібності у векторній базі даних, щоб знайти текстові блоки, найбільш схожі на вектор запиту. Зазвичай використовуються такі метрики подібності, як косинусна подібність, евклідова відстань тощо.
• Сортування та фільтрація результатів пошуку: Сортуйте та фільтруйте результати пошуку на основі оцінок подібності та метаданих, щоб вибрати найбільш релевантні текстові блоки.
• Стратегія відкликання: Необхідно враховувати коефіцієнт відкликання пошуку, тобто чи можна знайти всі відповідні документи. Можна спробувати різні стратегії пошуку, наприклад, збільшити кількість результатів пошуку, використовувати різні метрики подібності тощо.

4. Генерація

• Інженерія підказок (Prompt Engineering): Розробіть відповідні шаблони підказок, щоб об'єднати отримані текстові блоки та запит користувача. Хороші шаблони підказок можуть допомогти LLM генерувати більш точні та релевантні відповіді.
  • Навчання в контексті (In-Context Learning): Включіть у підказку кілька прикладів, які демонструють, як генерувати відповіді на основі контексту.
  • Чіткі інструкції: Чітко вкажіть у підказці завдання, яке LLM має виконати, наприклад, «Відповісти на запитання на основі наступної інформації», «Підсумувати наступний вміст» тощо.
• Вибір LLM: Виберіть відповідну LLM для генерування відповідей. Зазвичай використовуються LLM, такі як GPT-3.5 і GPT-4 від OpenAI, Claude від Anthropic, Gemini від Google тощо.
• Налаштування параметрів генерації: Налаштуйте параметри генерації LLM, такі як температура (temperature), максимальна довжина (max length) тощо, щоб контролювати стиль і якість згенерованого тексту.
• Постобробка: Виконайте постобробку відповідей, згенерованих LLM, наприклад, видаліть надлишкову інформацію, виправте граматичні помилки тощо.

Практичні поради та найкращі практики

• Виберіть відповідну векторну базу даних: Різні векторні бази даних відрізняються за продуктивністю, масштабованістю, ціною тощо, і їх потрібно вибирати відповідно до фактичних потреб.
• Оптимізуйте стратегію Chunking: Стратегія Chunking має великий вплив на продуктивність RAG. Її потрібно налаштовувати відповідно до характеристик документа та можливостей LLM.
• Використовуйте розширені методи пошуку: На додаток до базового пошуку подібності, ви також можете використовувати деякі розширені методи пошуку, наприклад:
  • Багатовекторний пошук: Згенеруйте кілька векторів вбудовування для кожного блоку документа, наприклад, вектори вбудовування на основі різних точок зору або різних рівнів гранулярності.
  • Гібридний пошук (Hybrid Retrieval): Поєднайте пошук на основі ключових слів і пошук на основі семантики, щоб підвищити точність пошуку.
• Використовуйте техніки інженерії підказок: Інженерія підказок є ключовим фактором, що впливає на продуктивність RAG. Можна спробувати різні шаблони підказок і провести експериментальну перевірку.
• Оцініть продуктивність системи RAG: Використовуйте відповідні показники оцінки для оцінки продуктивності системи RAG, такі як точність, коефіцієнт відкликання, плавність тощо.
• Постійна оптимізація: Продуктивність системи RAG потребує постійної оптимізації. Необхідно регулярно оцінювати та коригувати кожен етап, наприклад, джерела даних, моделі вбудовування, векторні бази даних, шаблони підказок тощо.
• Розгляньте варіанти RAG: З розвитком технології RAG з'явилося багато варіантів RAG, наприклад:
  • Agentic RAG: Поєднайте технологію AI Agent, щоб система RAG могла самостійно виконувати пошук знань і генерувати відповіді.
  • bRAG (Boosting RAG): Підвищте продуктивність системи RAG шляхом оптимізації етапів пошуку та генерації.

Рекомендовані інструменти

• Langchain: Популярний фреймворк для розробки додатків LLM, який надає багаті компоненти та інструменти, пов'язані з RAG.
• LlamaIndex: Фреймворк з відкритим кодом, який зосереджується на RAG і надає функції підключення даних, побудови індексу, пошукової системи тощо.
• Haystack: Модульний фреймворк для розробки додатків LLM, який надає потужні функції RAG.
• Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma: Зазвичай використовувані векторні бази даних, які забезпечують ефективну функцію пошуку подібності.
• Hugging Face Transformers: Популярна бібліотека NLP, яка надає різні попередньо навчені моделі, включаючи моделі вбудовування.## Підсумки

RAG – це потужна технологія, яка може ефективно розширити можливості LLM, дозволяючи їм отримувати доступ до ширших і найновіших знань. За допомогою кроків, порад та інструментів, представлених у цій статті, ви можете створити ефективну систему RAG і застосувати її до різних практичних сценаріїв, таких як інтелектуальна підтримка клієнтів, запитання та відповіді на основі знань, створення контенту тощо. Пам’ятайте, що систему RAG потрібно постійно оптимізувати, щоб досягти оптимальної продуктивності. Продовжуйте вчитися та практикуватися, досліджуйте більше можливостей RAG!