Hogyan építsünk hatékony RAG (Keresés-fokozott Generálás) rendszert: gyakorlati útmutató

A jelenlegi gyorsan fejlődő mesterséges intelligencia területén a RAG (Retrieval-Augmented Generation) hatékony módszerré vált a szöveggenerálás minőségének javítására. A keresési rendszer és a generáló modell kombinálásával növeli a generált tartalom pontosságát és relevanciáját. Ez a cikk részletesen bemutatja, hogyan lehet hatékony RAG rendszert építeni, beleértve a szükséges eszközöket és konkrét lépéseket.

Mi az a RAG?

A RAG egy olyan technológia, amely ötvözi az információkeresést és a szöveggenerálást. A releváns dokumentumok keresésével fokozza a generáló modellt, hogy relevánsabb és pontosabb válaszokat generáljon. Ez a módszer számos alkalmazási területen kiemelkedően teljesít, beleértve a kérdés-válasz rendszereket, a párbeszédgenerálást és a tartalomkészítést.

A RAG rendszer összetevői

A RAG rendszer felépítése előtt először meg kell érteni a fő összetevőit:

1. Kereső: Felelős a felhasználói bemenet alapján releváns információk kereséséért.
2. Generátor: A keresett információk alapján természetes nyelvű válaszokat generál.
3. Adattároló: Az információforrások tárolása a kereséshez és generáláshoz (például adatbázis vagy dokumentumgyűjtemény).

lépés 1: Adatok előkészítése

A sikeres RAG rendszer felépítéséhez gazdag és releváns adatgyűjteményt kell előkészítenie. Ezek az adatok lehetnek dokumentumok, tudásbázisok, GYIK stb. Az adatok előkészítésének néhány lépése a következő:

• Adatgyűjtés:

  • Adatok gyűjtése különböző nyilvános adatbázisokból, webes adatgyűjtőkből vagy meglévő dokumentumokból.
  • Biztosítani kell, hogy az adatok sokszínűek és reprezentatívak legyenek a keresés pontosságának növelése érdekében.

• Adatok előfeldolgozása:

  • Adattisztítás: A redundáns és irreleváns tartalom eltávolítása.
  • Adatformázás: Az adatok formátumának standardizálása, például JSON, CSV stb., a további feldolgozás érdekében.

  import pandas as pd
  
  # Adatok olvasása
  data = pd.read_csv('data.csv')
  # Adattisztítás
  data = data.dropna()
  

lépés 2: Kereső építése

A kereső építése a RAG rendszer kulcsfontosságú része. A kereső építésének lépései a következők:

• Keresési algoritmus kiválasztása: A szükségletek alapján válassza ki a megfelelő keresési algoritmust, például TF-IDF, BM25 vagy Embedding keresést.

• Index létrehozása: Az előfeldolgozott adatok indexelése a gyors keresés érdekében.

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

• Releváns dokumentumok keresése: A felhasználói bemenet alapján releváns dokumentumok lekérdezése és előhívása.

  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]
  

lépés 3: Generátor építése

A generátor a keresett információk felhasználásával generálja a megfelelő válaszokat. Használhat meglévő szöveggeneráló modelleket (például GPT-3, T5 stb.) a generáláshoz. A generátor építésének lépései a következők:

• Generáló modell kiválasztása: Válassza ki a megfelelő előképzett modellt, és a szükségletek szerint finomhangolja.

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

• Válasz generálása: A keresett dokumentumok alapján válasz generálása.

  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
  

lépés 4: Keresés és generálás összekapcsolása

A keresőt és a generátort integrálva egy teljes RAG rendszert alkot. A felhasználói bemenet alapján először a kereső segítségével keres releváns dokumentumokat, majd a generátor segítségével generálja a végső választ.

def rag_system(user_input):
    # 1. lépés: Releváns dokumentumok keresése
    retrieved_documents = retrieve_documents(user_input, tfidf_matrix)
    
    # 2. lépés: Válasz generálása
    response = generate_response(retrieved_documents['text'].tolist())
    
    return response

lépés 5: Tesztelés és optimalizálás

A rendszer fejlesztésének befejezése után a tesztelés és optimalizálás nagyon fontos lépés. A teszteléshez a következő módszereket használhatja:

• Felhasználói visszajelzés: Kérdőívek vagy felhasználói tesztek segítségével gyűjtsön visszajelzést, és értékelje a generált tartalom minőségét.

• Pontossági teszt: Használjon több mintát a keresési eredmények és a generált tartalom tényleges relevanciájának összehasonlítására, és ellenőrizze a rendszer teljesítményét.

• Modell optimalizálás: A tesztelési eredmények alapján folyamatosan finomhangolja a keresési algoritmust és a generáló modellt, hogy a rendszer hatékony és stabil maradjon.

Zárszó

A fent említett lépések segítségével hatékony RAG rendszert építhet. Az adatok folyamatos felhalmozódásával és a feldolgozási technológiák fejlődésével a RAG rendszerek egyre erősebbé válnak, és pontosabb, rugalmasabb megoldásokat kínálnak a különböző szöveggenerálási feladatokhoz. Reméljük, hogy a cikk megosztása segíthet Önnek a RAG technológia tanulmányozásában és alkalmazásában.