Com construir un sistema RAG (Generació Augmentada per Recuperació) eficient: guia pràctica

En l'actualitat, en el ràpid desenvolupament del camp de la intel·ligència artificial, RAG (Generació Augmentada per Recuperació) s'ha convertit en un mètode efectiu per millorar la qualitat de la generació de text. Combina sistemes de recuperació amb models de generació per augmentar l'exactitud i la rellevància del contingut generat. Aquest article us presentarà detalladament com construir un sistema RAG eficient, incloent les eines necessàries i els passos concrets.

Què és RAG?

RAG és una tecnologia que combina la recuperació d'informació i la generació de text. Millora el model de generació mitjançant la recuperació de documents rellevants per generar respostes més precises i pertinents. Aquest mètode ha demostrat ser excel·lent en moltes aplicacions, incloent sistemes de preguntes i respostes, generació de diàlegs i creació de contingut.

Components del sistema RAG

Abans de construir un sistema RAG, primer cal entendre els seus components clau:

1. Recuperador: responsable de recuperar informació rellevant segons l'entrada de l'usuari.
2. Generador: genera respostes en llenguatge natural basades en la informació recuperada.
3. Emmagatzematge de dades: emmagatzema les fonts d'informació utilitzades per a la recuperació i la generació (com bases de dades o col·leccions de documents).

Pas 1: Preparar dades

Per construir un sistema RAG amb èxit, necessiteu preparar un conjunt de dades ric i rellevant. Aquestes dades poden ser documents, bases de coneixement, preguntes freqüents, etc. A continuació, es presenten alguns passos per preparar les dades:

• Recollida de dades:

  • Recollir dades de diverses bases de dades públiques, rastrejadors web o documents existents.
  • Assegureu-vos que les dades tinguin diversitat i representativitat per millorar l'exactitud de la recuperació.

• Preprocessament de dades:

  • Neteja de dades: eliminar contingut redundant i irrellevant.
  • Formatatge de dades: estandarditzar el format de les dades, com JSON, CSV, etc., per facilitar el processament posterior.

  import pandas as pd
  
  # Lectura de dades
  data = pd.read_csv('data.csv')
  # Neteja de dades
  data = data.dropna()
  

Pas 2: Construir el recuperador

Construir el recuperador és una part clau del sistema RAG. A continuació es presenten els passos per construir el recuperador:

• Escollir l'algorisme de recuperació: escollir un algorisme de recuperació adequat segons les necessitats, com TF-IDF, BM25 o recuperació per Embedding.

• Construir l'índex: construir un índex amb les dades preprocessades per a una recuperació ràpida.

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

• Recuperar documents rellevants: consultar i recuperar documents rellevants segons l'entrada de l'usuari.

  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]
  

Pas 3: Construir el generador

El generador utilitzarà la informació recuperada per generar la resposta corresponent. Es poden utilitzar models de generació de text existents (com GPT-3, T5, etc.) per a la generació. A continuació es presenten els passos per construir el generador:

• Escollir el model de generació: escollir un model preentrenat adequat i ajustar-lo segons les necessitats.

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

• Generar resposta: generar la resposta segons els documents recuperats.

  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
  

Pas 4: Integrar recuperació i generació

Integrar el recuperador amb el generador per formar un sistema RAG complet. Segons l'entrada de l'usuari, primer es recuperen documents rellevants mitjançant el recuperador, i després es genera la resposta final mitjançant el generador.

def rag_system(user_input):
    # Pas 1: Recuperar documents rellevants
    retrieved_documents = retrieve_documents(user_input, tfidf_matrix)
    
    # Pas 2: Generar resposta
    response = generate_response(retrieved_documents['text'].tolist())
    
    return response

Pas 5: Provar i optimitzar

Després de completar el desenvolupament del sistema, és molt important realitzar proves i optimitzacions. Podeu realitzar proves de les següents maneres:

• Retroalimentació dels usuaris: recollir retroalimentació mitjançant enquestes o proves d'usuaris per avaluar la qualitat del contingut generat.

• Proves d'exactitud: utilitzar múltiples mostres per comparar la rellevància real dels resultats de recuperació i del contingut generat, per verificar el rendiment del sistema.

• Optimització del model: ajustar contínuament l'algorisme de recuperació i el model de generació segons els resultats de les proves, per assegurar un sistema eficient i estable.

Conclusió

Mitjançant els passos anteriors, podeu construir un sistema RAG eficient. A mesura que les dades continuen acumulant-se i les tècniques de processament milloren, els sistemes RAG es tornaran cada vegada més potents, proporcionant solucions més precises i flexibles per a diverses tasques de generació de text. Esperem que aquesta compartició us ajudi a tenir èxit en l'aprenentatge i aplicació de la tecnologia RAG.