Come costruire un sistema RAG (Generazione Aumentata da Recupero) efficiente: guida pratica

Nel campo dell'intelligenza artificiale in rapida evoluzione, RAG (Retrieval-Augmented Generation) è diventato un metodo efficace per migliorare la qualità della generazione di testi. Combina un sistema di recupero con un modello generativo, aumentando l'accuratezza e la pertinenza dei contenuti generati. Questo articolo vi guiderà su come costruire un sistema RAG efficiente, inclusi gli strumenti necessari e i passaggi specifici.

Cos'è RAG?

RAG è una tecnologia che combina il recupero delle informazioni e la generazione di testi. Aumenta il modello generativo recuperando documenti pertinenti per generare risposte più rilevanti e accurate. Questo metodo si è dimostrato eccellente in molte applicazioni, tra cui sistemi di domande e risposte, generazione di dialoghi e creazione di contenuti.

Componenti del sistema RAG

Prima di costruire un sistema RAG, è necessario comprendere i suoi componenti fondamentali:

1. Recuperatore: responsabile del recupero delle informazioni pertinenti in base all'input dell'utente.
2. Generatore: genera risposte in linguaggio naturale basate sulle informazioni recuperate.
3. Archiviazione dei dati: memorizza le fonti di informazioni utilizzate per il recupero e la generazione (come database o collezioni di documenti).

step 1: Preparare i dati

Per costruire un sistema RAG di successo, è necessario preparare un dataset ricco e pertinente. Questi dati possono essere documenti, banche dati, FAQ, ecc. Ecco alcuni passaggi per preparare i dati:

• Raccolta dei dati:

  • Raccogliere dati da vari database pubblici, crawler web o documenti esistenti.
  • Assicurarsi che i dati siano diversificati e rappresentativi per migliorare l'accuratezza del recupero.

• Pre-elaborazione dei dati:

  • Pulizia dei dati: rimuovere contenuti ridondanti e non pertinenti.
  • Formattazione dei dati: standardizzare il formato dei dati, come JSON, CSV, ecc., per un'elaborazione successiva.

  import pandas as pd
  
  # Lettura dei dati
  data = pd.read_csv('data.csv')
  # Pulizia dei dati
  data = data.dropna()
  

step 2: Costruire il recuperatore

Costruire il recuperatore è una parte fondamentale del sistema RAG. Ecco i passaggi per costruire il recuperatore:

• Selezionare l'algoritmo di recupero: scegliere un algoritmo di recupero adeguato in base alle esigenze, come TF-IDF, BM25 o recupero tramite Embedding.

• Costruire l'indice: costruire un indice dei dati pre-elaborati per un recupero rapido.

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

• Recuperare documenti pertinenti: interrogare e richiamare documenti pertinenti in base all'input dell'utente.

  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]
  

step 3: Costruire il generatore

Il generatore utilizzerà le informazioni recuperate per generare la risposta corrispondente. È possibile utilizzare modelli di generazione di testo esistenti (come GPT-3, T5, ecc.) per la generazione. Ecco i passaggi per costruire il generatore:

• Selezionare il modello di generazione: scegliere un modello pre-addestrato adeguato e affinarlo in base alle esigenze.

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

• Generare la risposta: generare la risposta in base ai documenti recuperati.

  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
  

step 4: Integrare recupero e generazione

Integrare il recuperatore con il generatore per formare un sistema RAG completo. In base all'input dell'utente, prima si recuperano i documenti pertinenti tramite il recuperatore e poi si genera la risposta finale tramite il generatore.

def rag_system(user_input):
    # Passo 1: recuperare documenti pertinenti
    retrieved_documents = retrieve_documents(user_input, tfidf_matrix)
    
    # Passo 2: generare risposta
    response = generate_response(retrieved_documents['text'].tolist())
    
    return response

step 5: Test e ottimizzazione

Dopo aver completato lo sviluppo del sistema, è molto importante eseguire test e ottimizzazione. È possibile testare in vari modi:

• Feedback degli utenti: raccogliere feedback tramite sondaggi o test degli utenti per valutare la qualità dei contenuti generati.

• Test di accuratezza: utilizzare più campioni per confrontare la pertinenza dei risultati di recupero e dei contenuti generati, verificando le prestazioni del sistema.

• Ottimizzazione del modello: affinare continuamente l'algoritmo di recupero e il modello generativo in base ai risultati dei test, garantendo un sistema efficiente e stabile.

Conclusione

Seguendo i passaggi sopra, è possibile costruire un sistema RAG efficiente. Con l'accumulo continuo di dati e i progressi nelle tecnologie di elaborazione, i sistemi RAG diventeranno sempre più potenti, offrendo soluzioni più precise e flessibili per vari compiti di generazione di testi. Speriamo che la condivisione di questo articolo possa aiutarvi a ottenere successo nell'apprendimento e nell'applicazione della tecnologia RAG.