Kuidas luua tõhus RAG (otsingupõhine genereerimine) süsteem: praktiline juhend

Praeguses kiiresti arenevas tehisintellekti valdkonnas on RAG (Retrieval-Augmented Generation) muutunud tõhusaks meetodiks tekstigeneratsiooni kvaliteedi parandamiseks. See ühendab otsingusüsteemi ja genereerimismudeli, et suurendada genereeritud sisu täpsust ja asjakohasust. Käesolev artikkel tutvustab teile üksikasjalikult, kuidas luua tõhus RAG süsteem, sealhulgas vajalikud tööriistad ja konkreetsed sammud.

Mis on RAG?

RAG on tehnika, mis ühendab teabeotsingu ja tekstigeneratsiooni. See suurendab genereerimismudelit, otsides seotud dokumente, et genereerida asjakohasemaid ja täpsemaid vastuseid. See meetod on näidanud head tulemust paljudes rakendustes, sealhulgas küsimuste ja vastuste süsteemides, dialoogigeneratsioonis ja sisu loomises.

RAG süsteemi koostisosad

Enne RAG süsteemi ehitamist on oluline mõista selle põhikoostisosade ülesandeid:

1. Otsija: vastutab kasutaja sisendi põhjal seotud teabe otsimise eest.
2. Generaator: genereerib loodusliku keele vastuseid, tuginedes leitud teabele.
3. Andmehoidla: salvestab teabeallikaid (nt andmebaasid või dokumentide kogud), mida kasutatakse otsimiseks ja genereerimiseks.

samm 1: Andmete ettevalmistamine

Tõhusa RAG süsteemi loomiseks peate ette valmistama rikkaliku ja asjakohase andmestiku. Need andmed võivad olla dokumendid, teadmistebaasid, KKK-d jne. Siin on mõned sammud andmete ettevalmistamiseks:

• Andmete kogumine:

  • Koguge andmeid erinevatest avalikest andmebaasidest, veebikraapijatest või olemasolevatest dokumentidest.
  • Veenduge, et andmed oleksid mitmekesised ja esinduslikud, et suurendada otsingu täpsust.

• Andmete eeltöötlus:

  • Andmete puhastamine: eemaldage liigsed ja ebaolulised sisud.
  • Andmete vormindamine: standardiseerige andmevorming, nagu JSON, CSV jne, et hõlbustada edasist töötlemist.

  import pandas as pd
  
  # Andmete lugemine
  data = pd.read_csv('data.csv')
  # Andmete puhastamine
  data = data.dropna()
  

samm 2: Otsija ehitamine

Otsija ehitamine on RAG süsteemi võtmeosa. Siin on sammud otsija ehitamiseks:

• Valige otsingu algoritm: valige vastavalt vajadusele sobiv otsingu algoritm, nagu TF-IDF, BM25 või Embedding otsing.

• Indeksi loomine: looge eeltöödeldud andmete põhjal indeks, et võimaldada kiiret otsimist.

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

• Seotud dokumentide otsimine: otsige kasutaja sisendi põhjal ja tooge välja seotud dokumendid.

  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]
  

samm 3: Generaatori ehitamine

Generaator kasutab leitud teavet vastuste genereerimiseks. Generatsiooni jaoks saab kasutada olemasolevaid tekstigeneratsiooni mudeleid (nt GPT-3, T5 jne). Siin on sammud generaatori ehitamiseks:

• Valige genereerimismudel: valige sobiv eelnevalt treenitud mudel ja kohandage seda vastavalt vajadusele.

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

• Vastuse genereerimine: genereerige vastus leitud dokumentide põhjal.

  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
  

samm 4: Otsingu ja genereerimise ühendamine

Ühendage otsija ja generaator, et luua täiuslik RAG süsteem. Kasutaja sisendi põhjal otsib süsteem esmalt seotud dokumente otsija kaudu ja seejärel genereerib lõpliku vastuse generaatori kaudu.

def rag_system(user_input):
    # Samm 1: Otsi seotud dokumente
    retrieved_documents = retrieve_documents(user_input, tfidf_matrix)
    
    # Samm 2: Genereeri vastus
    response = generate_response(retrieved_documents['text'].tolist())
    
    return response

samm 5: Testimine ja optimeerimine

Pärast süsteemi arendamist on testimine ja optimeerimine väga oluline samm. Saate testida järgmistel viisidel:

• Kasutajate tagasiside: koguge tagasisidet küsitluste või kasutajatestide kaudu, et hinnata genereeritud sisu kvaliteeti.

• Täpsuse testimine: kasutage mitmeid näidiseid, et võrrelda otsingutulemusi ja genereeritud sisu tegelikku asjakohasust, et kontrollida süsteemi jõudlust.

• Mudeli optimeerimine: kohandage pidevalt otsingu algoritmi ja genereerimismudelit vastavalt testimistulemustele, et tagada süsteemi tõhusus ja stabiilsus.

Kokkuvõte

Ülaltoodud sammude abil saate luua tõhusa RAG süsteemi. Andmete pideva kogumise ja töötlemistehnoloogiate edusammudega muutuvad RAG süsteemid järjest võimsamaks, pakkudes erinevatele tekstigeneratsiooni ülesannetele täpsemaid ja paindlikumaid lahendusi. Loodan, et käesolev artikkel aitab teil RAG tehnoloogia õppimisel ja rakendamisel edu saavutada.