Hvernig á að byggja upp árangursríkt RAG (Retrieval-Augmented Generation) kerfi: Hagnýt leiðarvísir

Í núverandi hratt vaxandi gervigreindarheimi hefur RAG (Retrieval-Augmented Generation) orðið áhrifarík aðferð til að bæta gæði textasköpunar. Það eykur nákvæmni og tengsl sköpunar efnis með því að sameina leitarkerfi og sköpunarlíkan. Þessi grein mun kynna þér hvernig á að byggja upp árangursríkt RAG kerfi, þar á meðal nauðsynleg verkfæri og ákveðnar skref.

Hvað er RAG?

RAG er tækni sem sameinar upplýsingaleit og textasköpun. Það eykur sköpunarlíkanið með því að leita að tengdum skjölum til að búa til meira tengd og nákvæm svör. Þessi aðferð hefur sýnt frábæra frammistöðu í mörgum notkunartilfellum, þar á meðal spurningasvörunarkerfum, samtalsgerð og efnisgerð.

Innihaldsefni RAG kerfis

Fyrir byggingu RAG kerfisins er mikilvægt að skilja kjarna innihaldsefni þess:

1. Leitarvél: Ber ábyrgð á því að leita að tengdum upplýsingum miðað við notendainntak.
2. Skapar: Býr til náttúruleg svör byggð á upplýsingum sem leitað er að.
3. Gagnageymsla: Geymir upplýsingagjafa sem notaðar eru til leitar og sköpunar (svo sem gagnagrunna eða skjalasöfn).

skref 1: Undirbúningur gagna

Til að byggja upp árangursríkt RAG kerfi þarftu að undirbúa ríkt og tengt gagnasett. Þessi gögn geta verið skjöl, þekkingarsöfn, FAQ o.s.frv. Hér eru nokkur skref til að undirbúa gögn:

• Gagnasöfnun:

  • Safnaðu gögnum frá ýmsum opinberum gagnagrunnum, vefskrapara eða núverandi skjölum.
  • Tryggðu að gögnin séu fjölbreytt og fulltrúandi til að auka nákvæmni leitarinnar.

• Gagnavinnsla:

  • Gagnahreinsun: Fjarlægðu óþarfa og óviðkomandi efni.
  • Gagnaskipulag: Standa að gagnaskipulagi, svo sem JSON, CSV o.s.frv., til að auðvelda frekari vinnslu.

  import pandas as pd
  
  # Gagna lesing
  data = pd.read_csv('data.csv')
  # Gagnahreinsun
  data = data.dropna()
  

skref 2: Bygging leitarvélar

Að byggja leitarvél er lykilhluti RAG kerfisins. Hér eru skrefin til að byggja leitarvél:

• Veldu leitarreiknirit: Veldu viðeigandi leitarreiknirit miðað við þarfir, svo sem TF-IDF, BM25 eða Embedding leitar.

• Byggðu upp skrá: Byggðu upp skrá yfir fyrirfram unnin gögn til að auðvelda fljóta leitar.

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

• Leitaðu að tengdum skjölum: Leitaðu að tengdum skjölum miðað við notendainntak.

  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]
  

skref 3: Bygging skapar

Skaparinn mun nota upplýsingarnar sem leitað er að til að búa til viðeigandi svör. Hægt er að nota núverandi textasköpunarlíkön (svo sem GPT-3, T5 o.s.frv.) til að sköpun. Hér eru skrefin til að byggja skapar:

• Veldu sköpunarlíkan: Veldu viðeigandi fyrirfram þjálfað líkan og fínstilltu það miðað við þarfir.

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

• Búðu til svör: Búðu til svör miðað við leituð skjöl.

  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
  

skref 4: Samþætting leitar og sköpunar

Sameinaðu leitarvélina við skaparann til að mynda heildstætt RAG kerfi. Miðað við notendainntak, leitarðu fyrst að tengdum skjölum með leitarvélinni, síðan býrðu til loka svör með skaparann.

def rag_system(user_input):
    # Skref 1: Leitaðu að tengdum skjölum
    retrieved_documents = retrieve_documents(user_input, tfidf_matrix)
    
    # Skref 2: Búðu til svör
    response = generate_response(retrieved_documents['text'].tolist())
    
    return response

skref 5: Próf og fínstilling

Eftir að kerfið hefur verið þróað er mikilvægt að prófa og fínstilla það. Þú getur prófað á eftirfarandi hátt:

• Notendaskýrsla: Safnaðu skýrsla með spurningakönnunum eða notendaprófunum til að meta gæði sköpunar efnis.

• Nákvæmnipróf: Notaðu marga sýnishorn til að bera saman leitarniðurstöður og raunverulega tengsl sköpunar efnis, athugaðu frammistöðu kerfisins.

• Líkansfínstilling: Fínstilltu leitarreiknirit og sköpunarlíkön stöðugt miðað við prófunarniðurstöður, tryggðu að kerfið sé árangursríkt og stöðugt.

Lokahugsun

Með þessum skrefum geturðu byggt upp árangursríkt RAG kerfi. Með stöðugri söfnun gagna og framförum í vinnslutækni mun RAG kerfið verða sífellt öflugra, veita nákvæmari og sveigjanlegri lausnir fyrir ýmis textasköpunarverkefni. Vonandi mun þessi grein hjálpa þér að ná árangri í námi og notkun RAG tækni.