Kako izgraditi učinkovit RAG (sustav obogaćene generacije): praktični vodič

U trenutnom brzo razvijajućem području umjetne inteligencije, RAG (Retrieval-Augmented Generation) postao je učinkovit način za poboljšanje kvalitete generiranja teksta. Kombiniranjem sustava pretraživanja s modelima generiranja, povećava točnost i relevantnost generiranog sadržaja. Ovaj članak će vam detaljno predstaviti kako izgraditi učinkovit RAG sustav, uključujući potrebne alate i konkretne korake.

Što je RAG?

RAG je tehnika koja kombinira pretraživanje informacija i generiranje teksta. Ona poboljšava model generiranja tako što pretražuje relevantne dokumente kako bi generirala relevantnije i točnije odgovore. Ova metoda se pokazala izvrsnom u mnogim aplikacijama, uključujući sustave pitanja i odgovora, generiranje dijaloga i kreiranje sadržaja.

Komponente RAG sustava

Prije nego što izgradite RAG sustav, prvo je potrebno razumjeti njegove ključne komponente:

1. Pretraživač: odgovoran za pretraživanje relevantnih informacija na temelju korisničkog unosa.
2. Generator: generira odgovore na prirodnom jeziku na temelju pretraženih informacija.
3. Skladište podataka: pohranjuje izvore informacija koji se koriste za pretraživanje i generiranje (npr. baze podataka ili skupovi dokumenata).

korak 1: Priprema podataka

Kako biste izgradili uspješan RAG sustav, trebate pripremiti bogat i relevantan skup podataka. Ovi podaci mogu biti dokumenti, baze znanja, FAQ itd. Evo nekoliko koraka za pripremu podataka:

• Prikupljanje podataka:

  • Prikupite podatke iz raznih javnih baza podataka, web crawlera ili postojećih dokumenata.
  • Osigurajte da podaci imaju raznolikost i reprezentativnost kako biste povećali točnost pretraživanja.

• Predobrada podataka:

  • Čišćenje podataka: uklonite suvišne i nepovezane sadržaje.
  • Formatiranje podataka: standardizirajte format podataka, poput JSON-a, CSV-a itd., za daljnju obradu.

  import pandas as pd
  
  # Učitavanje podataka
  data = pd.read_csv('data.csv')
  # Čišćenje podataka
  data = data.dropna()
  

korak 2: Izgradnja pretraživača

Izgradnja pretraživača je ključni dio RAG sustava. Evo koraka za izgradnju pretraživača:

• Odabir algoritma pretraživanja: odaberite odgovarajući algoritam pretraživanja prema potrebama, poput TF-IDF, BM25 ili pretraživanja pomoću ugrađenih vektora.

• Izgradnja indeksa: izgradite indeks na temelju prethodno obrađenih podataka kako biste omogućili brzo pretraživanje.

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

• Pretraživanje relevantnih dokumenata: pretražujte i povlačite relevantne dokumente na temelju korisničkog unosa.

  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]
  

korak 3: Izgradnja generatora

Generator će koristiti pretražene informacije za generiranje odgovarajućih odgovora. Možete koristiti postojeće modele za generiranje teksta (poput GPT-3, T5 itd.) za generiranje. Evo koraka za izgradnju generatora:

• Odabir modela generiranja: odaberite odgovarajući unaprijed trenirani model i prema potrebama ga fino podesite.

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

• Generiranje odgovora: generirajte odgovore na temelju pretraženih dokumenata.

  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
  

korak 4: Integracija pretraživanja i generiranja

Integrirajte pretraživač s generatorom kako biste formirali cjelovit RAG sustav. Na temelju korisničkog unosa, prvo pretražujte relevantne dokumente putem pretraživača, a zatim generirajte konačni odgovor putem generatora.

def rag_system(user_input):
    # Korak 1: Pretraživanje relevantnih dokumenata
    retrieved_documents = retrieve_documents(user_input, tfidf_matrix)
    
    # Korak 2: Generiranje odgovora
    response = generate_response(retrieved_documents['text'].tolist())
    
    return response

korak 5: Testiranje i optimizacija

Nakon što je sustav razvijen, testiranje i optimizacija su vrlo važan korak. Možete testirati na sljedeće načine:

• Povratne informacije korisnika: prikupite povratne informacije putem anketa ili korisničkih testova kako biste procijenili kvalitetu generiranog sadržaja.

• Testiranje točnosti: koristite više uzoraka za usporedbu relevantnosti rezultata pretraživanja i generiranog sadržaja, provjerite performanse sustava.

• Optimizacija modela: kontinuirano fino podešavajte algoritme pretraživanja i modele generiranja na temelju rezultata testiranja kako biste osigurali učinkovit i stabilan sustav.

Zaključak

Slijedeći navedene korake, možete izgraditi učinkovit RAG sustav. Kako se podaci neprekidno akumuliraju i tehnologije obrade napreduju, RAG sustavi će postati sve moćniji, pružajući preciznija i fleksibilnija rješenja za razne zadatke generiranja teksta. Nadamo se da će vam dijeljenje ovog članka pomoći u učenju i primjeni RAG tehnologije.