Jak vytvořit efektivní systém RAG (Retrieval-Augmented Generation): praktický průvodce

V současném rychle se rozvíjejícím oboru umělé inteligence se RAG (Retrieval-Augmented Generation) stalo efektivní metodou pro zlepšení kvality generování textu. Kombinací vyhledávacího systému a generativního modelu zvyšuje přesnost a relevanci generovaného obsahu. Tento článek vám podrobně představí, jak vytvořit efektivní systém RAG, včetně potřebných nástrojů a konkrétních kroků.

Co je RAG?

RAG je technologie, která kombinuje informační vyhledávání a generování textu. Zesiluje generativní model tím, že vyhledává relevantní dokumenty, aby generoval relevantnější a přesnější odpovědi. Tato metoda se osvědčila v mnoha aplikačních scénářích, včetně systémů otázek a odpovědí, generování dialogů a tvorby obsahu.

Složky systému RAG

Před stavbou systému RAG je nejprve nutné pochopit jeho základní složky:

1. Vyhledávač: Odpovídá za vyhledávání relevantních informací na základě uživatelského vstupu.
2. Generátor: Generuje odpovědi v přirozeném jazyce na základě vyhledaných informací.
3. Úložiště dat: Ukládá zdroje informací pro vyhledávání a generování (např. databáze nebo soubory dokumentů).

krok 1: Příprava dat

Aby bylo možné vybudovat úspěšný systém RAG, musíte připravit bohatou a relevantní datovou sadu. Tato data mohou být dokumenty, znalostní báze, FAQ atd. Následují některé kroky pro přípravu dat:

• Sběr dat:

  • Sbírejte data z různých veřejných databází, webových crawlerů nebo existujících dokumentů.
  • Zajistěte, aby data byla různorodá a reprezentativní, aby se zvýšila přesnost vyhledávání.

• Předzpracování dat:

  • Čistění dat: Odstraňte redundantní a irelevantní obsah.
  • Formátování dat: Standardizujte formát dat, jako je JSON, CSV atd., pro další zpracování.

  import pandas as pd
  
  # Načtení dat
  data = pd.read_csv('data.csv')
  # Čistění dat
  data = data.dropna()
  

krok 2: Vytvoření vyhledávače

Vytvoření vyhledávače je klíčovou částí systému RAG. Následují kroky pro vytvoření vyhledávače:

• Výběr vyhledávacího algoritmu: Vyberte vhodný vyhledávací algoritmus podle potřeb, jako je TF-IDF, BM25 nebo vyhledávání pomocí embeddingů.

• Vytvoření indexu: Vytvořte index z předzpracovaných dat pro rychlé vyhledávání.

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

• Vyhledání relevantních dokumentů: Na základě uživatelského vstupu vyhledejte a načtěte relevantní dokumenty.

  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]
  

krok 3: Vytvoření generátoru

Generátor použije vyhledané informace k vytvoření odpovídající odpovědi. Můžete použít existující modely pro generování textu (např. GPT-3, T5 atd.) pro generování. Následují kroky pro vytvoření generátoru:

• Výběr generativního modelu: Vyberte vhodný předtrénovaný model a podle potřeb ho doladěte.

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

• Generování odpovědi: Generujte odpověď na základě vyhledaných dokumentů.

  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
  

krok 4: Integrace vyhledávání a generování

Integrujte vyhledávač s generátorem, aby vznikl kompletní systém RAG. Na základě uživatelského vstupu nejprve vyhledejte relevantní dokumenty prostřednictvím vyhledávače a poté generujte konečnou odpověď prostřednictvím generátoru.

def rag_system(user_input):
    # Krok 1: Vyhledání relevantních dokumentů
    retrieved_documents = retrieve_documents(user_input, tfidf_matrix)
    
    # Krok 2: Generování odpovědi
    response = generate_response(retrieved_documents['text'].tolist())
    
    return response

krok 5: Testování a optimalizace

Po dokončení vývoje systému je velmi důležitým krokem testování a optimalizace. Můžete testovat následujícími způsoby:

• Zpětná vazba od uživatelů: Shromažďujte zpětnou vazbu prostřednictvím dotazníků nebo uživatelského testování a vyhodnocujte kvalitu generovaného obsahu.

• Testování přesnosti: Použijte více vzorků k porovnání relevance vyhledaných výsledků a generovaného obsahu, abyste zkontrolovali výkon systému.

• Optimalizace modelu: Na základě výsledků testování neustále dolaďte vyhledávací algoritmus a generativní model, abyste zajistili efektivní a stabilní systém.

Závěr

Díky výše uvedeným krokům můžete vybudovat efektivní systém RAG. S neustálým hromaděním dat a pokrokem v technologiích zpracování se systémy RAG stanou stále silnějšími a poskytnou přesnější a flexibilnější řešení pro různé úkoly generování textu. Doufáme, že sdílení tohoto článku vám pomůže dosáhnout úspěchu v učení a aplikaci technologií RAG.