RAG (іздеу арқылы толықтыру) жүйесін қалай тиімді құруға болады: практикалық нұсқаулық

Қазіргі жылдам дамып келе жатқан жасанды интеллект саласында RAG (Retrieval-Augmented Generation) мәтін генерациясының сапасын арттырудың тиімді әдісіне айналды. Ол іздеу жүйесін генерация моделімен біріктіру арқылы генерацияланған мазмұнның дәлдігі мен өзектілігін арттырады. Бұл мақалада біз сізге тиімді RAG жүйесін қалай құруға болатынын, қажетті құралдар мен нақты қадамдарды егжей-тегжейлі түсіндіреміз.

RAG дегеніміз не?

RAG — ақпаратты іздеу мен мәтін генерациясын біріктіретін технология. Ол генерация моделін күшейту үшін сәйкес құжаттарды іздеу арқылы одан да өзекті және дәл жауаптар жасауға мүмкіндік береді. Бұл әдіс көптеген қолдану сценарийлерінде, соның ішінде сұрақ-жауап жүйелері, диалог генерациясы және мазмұн жасау сияқты салаларда тамаша нәтиже көрсетеді.

RAG жүйесінің құрамдас бөліктері

RAG жүйесін құру алдында оның негізгі құрамдас бөліктерін түсіну қажет:

1. Іздеуші: Пайдаланушы енгізген ақпарат негізінде сәйкес ақпаратты іздеуге жауапты.
2. Генератор: Ізделген ақпарат негізінде табиғи тілде жауаптар жасайды.
3. Деректер қоймасы: Іздеу мен генерация үшін ақпарат көздерін (мысалы, дерекқор немесе құжаттар жинағы) сақтайды.

1-қадам: Деректерді дайындау

Сәтті RAG жүйесін құру үшін сізге бай және сәйкес деректер жинағын дайындау қажет. Бұл деректер құжаттар, білім базалары, жиі қойылатын сұрақтар және т.б. болуы мүмкін. Деректерді дайындаудың кейбір қадамдары:

• Деректерді жинау:

  • Әр түрлі қоғамдық дерекқорлардан, веб-скреперлерден немесе қолданыстағы құжаттардан деректер жинау.
  • Деректердің әртүрлілігі мен өкілдігін қамтамасыз ету, іздеудің дәлдігін арттыру үшін.

• Деректерді алдын ала өңдеу:

  • Деректерді тазалау: артық және байланысты емес мазмұнды жою.
  • Деректерді форматтау: деректер форматын стандарттау, мысалы, JSON, CSV және т.б. кейінгі өңдеу үшін.

  import pandas as pd
  
  # Деректерді оқу
  data = pd.read_csv('data.csv')
  # Деректерді тазалау
  data = data.dropna()
  

2-қадам: Іздеушіні құру

Іздеушіні құру RAG жүйесінің маңызды бөлігі. Іздеушіні құрудың қадамдары:

• Іздеу алгоритмін таңдау: қажеттіліктерге сәйкес тиісті іздеу алгоритмін таңдау, мысалы, TF-IDF, BM25 немесе Embedding іздеу.

• Индекс құру: алдын ала өңделген деректерді индекстеу, жылдам іздеу үшін.

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

• Сәйкес құжаттарды іздеу: Пайдаланушы енгізген сұраныс бойынша сәйкес құжаттарды іздеу.

  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]
  

3-қадам: Генераторды құру

Генератор алынған ақпаратты пайдаланып, сәйкес жауаптар жасайды. Генерация үшін қолданыстағы мәтін генерациялау модельдерін (мысалы, GPT-3, T5 және т.б.) пайдалануға болады. Генераторды құрудың қадамдары:

• Генерация моделін таңдау: қажеттіліктерге сәйкес тиісті алдын ала дайындалған модельді таңдау және оны бейімдеу.

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

• Жауапты генерациялау: алынған құжаттар негізінде жауапты генерациялау.

  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
  

4-қадам: Іздеу мен генерацияны біріктіру

Іздеушіні генератормен біріктіріп, толық RAG жүйесін қалыптастыру. Пайдаланушы енгізген ақпаратқа сәйкес, алдымен іздеуші арқылы сәйкес құжаттарды іздеп, содан кейін генератор арқылы соңғы жауапты генерациялау.

def rag_system(user_input):
    # 1-қадам: Сәйкес құжаттарды іздеу
    retrieved_documents = retrieve_documents(user_input, tfidf_matrix)
    
    # 2-қадам: Жауапты генерациялау
    response = generate_response(retrieved_documents['text'].tolist())
    
    return response

5-қадам: Тестілеу және оңтайландыру

Жүйе әзірленгеннен кейін, тестілеу мен оңтайландыру өте маңызды қадам. Сіз тестілеуді келесі тәсілдермен жүргізе аласыз:

• Пайдаланушы пікірлері: сауалнама немесе пайдаланушы тестілеуі арқылы пікірлер жинау, генерацияланған мазмұнның сапасын бағалау.

• Дәлдік тесті: бірнеше үлгілерді пайдаланып, іздеу нәтижелері мен генерацияланған мазмұнның нақты өзектілігін салыстыру, жүйенің өнімділігін тексеру.

• Модельді оңтайландыру: тест нәтижелеріне сәйкес іздеу алгоритмі мен генерация моделін үнемі бейімдеу, жүйенің тиімділігі мен тұрақтылығын қамтамасыз ету.

Қорытынды

Жоғарыда аталған қадамдар арқылы сіз тиімді RAG жүйесін құра аласыз. Деректердің үздіксіз жиналуы мен өңдеу технологияларының дамуы арқасында RAG жүйелері барған сайын қуатты бола түседі, әртүрлі мәтін генерациялау тапсырмаларына дәл және икемді шешімдер ұсынады. Бұл мақаланың бөлісуі RAG технологиясын үйрену мен қолдану барысында сізге табысқа жетуге көмектеседі деп үміттенеміз.