Πώς να δημιουργήσετε ένα αποδοτικό σύστημα RAG (Αυξημένη Γεννήτρια Ανάκτησης): Πρακτικός Οδηγός

Στον ταχέως αναπτυσσόμενο τομέα της τεχνητής νοημοσύνης, το RAG (Retrieval-Augmented Generation) έχει γίνει μια αποτελεσματική μέθοδος για τη βελτίωση της ποιότητας της παραγωγής κειμένου. Συνδυάζοντας το σύστημα ανάκτησης με το μοντέλο παραγωγής, αυξάνει την ακρίβεια και τη σχετικότητα του παραγόμενου περιεχομένου. Αυτό το άρθρο θα σας παρουσιάσει λεπτομερώς πώς να δημιουργήσετε ένα αποδοτικό σύστημα RAG, συμπεριλαμβανομένων των απαραίτητων εργαλείων και συγκεκριμένων βημάτων.

Τι είναι το RAG;

Το RAG είναι μια τεχνική που συνδυάζει την ανάκτηση πληροφοριών και την παραγωγή κειμένου. Αυξάνει το μοντέλο παραγωγής μέσω της ανάκτησης σχετικών εγγράφων, ώστε να παραχθούν πιο σχετικές και ακριβείς απαντήσεις. Αυτή η μέθοδος έχει αποδειχθεί εξαιρετική σε πολλές εφαρμογές, συμπεριλαμβανομένων των συστημάτων ερωτήσεων-απαντήσεων, της παραγωγής διαλόγων και της δημιουργίας περιεχομένου.

Στοιχεία του συστήματος RAG

Πριν από την κατασκευή ενός συστήματος RAG, είναι απαραίτητο να κατανοήσετε τα βασικά του στοιχεία:

1. Ανακτήτης: Υπεύθυνος για την ανάκτηση σχετικών πληροφοριών με βάση την είσοδο του χρήστη.
2. Παραγωγός: Δημιουργεί απαντήσεις φυσικής γλώσσας με βάση τις πληροφορίες που έχουν ανακτηθεί.
3. Αποθήκευση δεδομένων: Αποθηκεύει τις πηγές πληροφοριών που χρησιμοποιούνται για την ανάκτηση και την παραγωγή (όπως βάσεις δεδομένων ή συλλογές εγγράφων).

βήμα 1: Προετοιμασία δεδομένων

Για να δημιουργήσετε ένα επιτυχημένο σύστημα RAG, πρέπει να προετοιμάσετε ένα πλούσιο και σχετικό σύνολο δεδομένων. Αυτά τα δεδομένα μπορεί να είναι έγγραφα, βάσεις γνώσεων, FAQ κ.λπ. Ακολουθούν ορισμένα βήματα για την προετοιμασία των δεδομένων:

• Συλλογή δεδομένων:

  • Συλλέξτε δεδομένα από διάφορες δημόσιες βάσεις δεδομένων, διαδικτυακούς ανιχνευτές ή υπάρχοντα έγγραφα.
  • Βεβαιωθείτε ότι τα δεδομένα είναι ποικίλα και αντιπροσωπευτικά για να αυξήσετε την ακρίβεια της ανάκτησης.

• Προεπεξεργασία δεδομένων:

  • Καθαρισμός δεδομένων: Αφαιρέστε περιττό και άσχετο περιεχόμενο.
  • Μορφοποίηση δεδομένων: Τυποποιήστε τη μορφή των δεδομένων, όπως JSON, CSV κ.λπ., για μελλοντική επεξεργασία.

  import pandas as pd
  
  # Ανάγνωση δεδομένων
  data = pd.read_csv('data.csv')
  # Καθαρισμός δεδομένων
  data = data.dropna()
  

βήμα 2: Δημιουργία ανακτήτη

Η κατασκευή του ανακτήτη είναι το κλειδί για το σύστημα RAG. Ακολουθούν τα βήματα για την κατασκευή του ανακτήτη:

• Επιλογή αλγορίθμου ανάκτησης: Επιλέξτε τον κατάλληλο αλγόριθμο ανάκτησης με βάση τις ανάγκες, όπως TF-IDF, BM25 ή ανάκτηση Embedding.

• Δημιουργία ευρετηρίου: Δημιουργήστε ένα ευρετήριο από τα προεπεξεργασμένα δεδομένα για γρήγορη ανάκτηση.

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

• Ανάκτηση σχετικών εγγράφων: Ερωτήστε με βάση την είσοδο του χρήστη και ανακτήστε σχετικά έγγραφα.

  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]
  

βήμα 3: Δημιουργία παραγωγού

Ο παραγωγός θα χρησιμοποιήσει τις ανακτηθείσες πληροφορίες για να δημιουργήσει τις αντίστοιχες απαντήσεις. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε υπάρχοντα μοντέλα παραγωγής κειμένου (όπως GPT-3, T5 κ.λπ.) για την παραγωγή. Ακολουθούν τα βήματα για την κατασκευή του παραγωγού:

• Επιλογή μοντέλου παραγωγής: Επιλέξτε το κατάλληλο προεκπαιδευμένο μοντέλο και προσαρμόστε το σύμφωνα με τις ανάγκες.

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

• Δημιουργία απάντησης: Δημιουργήστε απάντηση με βάση τα ανακτηθέντα έγγραφα.

  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
  

βήμα 4: Συνδυασμός ανάκτησης και παραγωγής

Ενσωματώστε τον ανακτήτη με τον παραγωγό για να σχηματίσετε ένα πλήρες σύστημα RAG. Με βάση την είσοδο του χρήστη, πρώτα ανακτήστε σχετικά έγγραφα μέσω του ανακτήτη και στη συνέχεια δημιουργήστε την τελική απάντηση μέσω του παραγωγού.

def rag_system(user_input):
    # Βήμα 1: Ανάκτηση σχετικών εγγράφων
    retrieved_documents = retrieve_documents(user_input, tfidf_matrix)
    
    # Βήμα 2: Δημιουργία απάντησης
    response = generate_response(retrieved_documents['text'].tolist())
    
    return response

βήμα 5: Δοκιμή και βελτιστοποίηση

Μετά την ολοκλήρωση της ανάπτυξης του συστήματος, η δοκιμή και η βελτιστοποίηση είναι ένα πολύ σημαντικό βήμα. Μπορείτε να δοκιμάσετε με τους εξής τρόπους:

• Ανατροφοδότηση χρηστών: Συλλέξτε ανατροφοδότηση μέσω ερευνών ή δοκιμών χρηστών για να αξιολογήσετε την ποιότητα του παραγόμενου περιεχομένου.

• Δοκιμές ακρίβειας: Χρησιμοποιήστε πολλά δείγματα για να συγκρίνετε την πραγματική σχετικότητα των αποτελεσμάτων ανάκτησης και του παραγόμενου περιεχομένου, ελέγχοντας την απόδοση του συστήματος.

• Βελτιστοποίηση μοντέλου: Συνεχίστε να προσαρμόζετε τον αλγόριθμο ανάκτησης και το μοντέλο παραγωγής με βάση τα αποτελέσματα των δοκιμών, διασφαλίζοντας ότι το σύστημα είναι αποδοτικό και σταθερό.

Συμπέρασμα

Μέσω των παραπάνω βημάτων, μπορείτε να δημιουργήσετε ένα αποδοτικό σύστημα RAG. Με την συνεχόμενη συσσώρευση δεδομένων και την πρόοδο των τεχνολογιών επεξεργασίας, το σύστημα RAG θα γίνει ολοένα και πιο ισχυρό, παρέχοντας πιο ακριβείς και ευέλικτες λύσεις για διάφορες εργασίες παραγωγής κειμένου. Ελπίζουμε ότι η κοινή χρήση αυτού του άρθρου θα σας βοηθήσει να πετύχετε στην εκμάθηση και εφαρμογή της τεχνολογίας RAG.