Как да изградим ефективна RAG (Система за генериране с подобрено извличане): Практическо ръководство

В настоящата бързо развиваща се област на изкуствения интелект, RAG (Retrieval-Augmented Generation) е станала ефективен метод за подобряване на качеството на генерирания текст. Тя комбинира системи за извличане с генеративни модели, за да увеличи точността и релевантността на генерираното съдържание. Тази статия ще ви предостави подробна информация как да изградите ефективна RAG система, включително необходимите инструменти и конкретни стъпки.

Какво е RAG?

RAG е технология, която комбинира извличане на информация и генериране на текст. Тя подобрява генеративния модел, като извлича свързани документи, за да генерира по-релевантни и точни отговори. Този метод показва отлични резултати в много приложения, включително системи за въпроси и отговори, генериране на диалози и създаване на съдържание.

Съставни части на RAG системата

Преди да изградите RAG система, е важно да разберете нейните основни съставни части:

1. Извличач: Отговаря за извличането на свързана информация въз основа на входа на потребителя.
2. Генератор: Генерира отговори на естествен език, базирани на извлечената информация.
3. Съхранение на данни: Съхранява източниците на информация, използвани за извличане и генериране (като бази данни или колекции от документи).

стъпка 1: Подготовка на данни

За да изградите успешна RAG система, трябва да подготвите богата и релевантна база данни. Тези данни могат да бъдат документи, знания, FAQ и др. Ето някои стъпки за подготовка на данните:

• Събиране на данни:

  • Събирайте данни от различни публични бази данни, уеб скрейпери или съществуващи документи.
  • Уверете се, че данните са разнообразни и представителни, за да увеличите точността на извличането.

• Предварителна обработка на данни:

  • Почистване на данни: Премахнете излишното и нерелевантно съдържание.
  • Форматиране на данни: Стандартизирайте формата на данните, като JSON, CSV и др., за по-нататъшна обработка.

  import pandas as pd
  
  # Четене на данни
  data = pd.read_csv('data.csv')
  # Почистване на данни
  data = data.dropna()
  

стъпка 2: Изграждане на извличач

Изграждането на извличач е ключова част от RAG системата. Ето стъпките за изграждане на извличача:

• Избор на алгоритъм за извличане: Изберете подходящ алгоритъм за извличане в зависимост от нуждите, като TF-IDF, BM25 или извличане на вграждане.

• Изграждане на индекс: Изградете индекс на предварително обработените данни, за да осигурите бързо извличане.

  from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
  
  # Инициализиране на TfidfVectorizer
  vectorizer = TfidfVectorizer()
  tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(data['text'])
  

• Извличане на свързани документи: Извлечете свързани документи въз основа на входа на потребителя.

  from sklearn.metrics.pairwise import linear_kernel
  
  def retrieve_documents(query, tfidf_matrix):
      query_vector = vectorizer.transform([query])
      cosine_similarities = linear_kernel(query_vector, tfidf_matrix).flatten()
      related_docs_indices = cosine_similarities.argsort()[-5:][::-1]
      return data.iloc[related_docs_indices]
  

стъпка 3: Изграждане на генератор

Генераторът ще използва извлечената информация, за да генерира съответните отговори. Можете да използвате съществуващи модели за генериране на текст (като GPT-3, T5 и др.) за генериране. Ето стъпките за изграждане на генератора:

• Избор на генеративен модел: Изберете подходящ предварително обучен модел и го настройте в зависимост от нуждите.

  from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
  
  model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
  tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
  

• Генериране на отговор: Генерирайте отговор въз основа на извлечените документи.

  def generate_response(retrieved_texts):
      input_text = " ".join(retrieved_texts)
      input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
      response_ids = model.generate(input_ids, max_length=200)
      response = tokenizer.decode(response_ids[0], skip_special_tokens=True)
      return response
  

стъпка 4: Интегриране на извличането и генерирането

Интегрирайте извличача с генератора, за да образувате цяла RAG система. В зависимост от входа на потребителя, първо извлечете свързани документи чрез извличача, след което генерирайте окончателния отговор чрез генератора.

def rag_system(user_input):
    # Стъпка 1: Извличане на свързани документи
    retrieved_documents = retrieve_documents(user_input, tfidf_matrix)
    
    # Стъпка 2: Генериране на отговор
    response = generate_response(retrieved_documents['text'].tolist())
    
    return response

стъпка 5: Тестване и оптимизация

След завършване на разработката на системата, тестването и оптимизацията са много важна стъпка. Можете да тествате по следните начини:

• Обратна връзка от потребители: Събирайте обратна връзка чрез анкети или тестове с потребители, за да оцените качеството на генерираното съдържание.

• Тестове за точност: Използвайте множество примери, за да сравните извлечените резултати и действителната релевантност на генерираното съдържание, за да проверите производителността на системата.

• Оптимизация на модела: Постоянно настройвайте алгоритъма за извличане и генеративния модел въз основа на резултатите от тестовете, за да осигурите ефективност и стабилност на системата.

Заключение

Чрез горепосочените стъпки можете да изградите ефективна RAG система. С натрупването на данни и напредъка в технологиите за обработка, RAG системите ще стават все по-мощни, предоставяйки по-точни и гъвкави решения за различни задачи по генериране на текст. Надявам се, че споделянето на тази статия ще ви помогне да постигнете успех в изучаването и прилагането на RAG технологията.