Kaip sukurti efektyvią RAG (informacijos paieškos ir generavimo) sistemą: praktinis vadovas

Šiuo metu sparčiai besivystančioje dirbtinio intelekto srityje RAG (Retrieval-Augmented Generation) tapo efektyviu būdu pagerinti tekstų generavimo kokybę. Jis sujungia paieškos sistemas ir generavimo modelius, kad padidintų generuojamo turinio tikslumą ir atitiktį. Šiame straipsnyje išsamiai aprašysime, kaip sukurti efektyvią RAG sistemą, įskaitant būtinas priemones ir konkrečius žingsnius.

Kas yra RAG?

RAG yra technologija, sujungiantis informacijos paiešką ir tekstų generavimą. Ji stiprina generavimo modelį, ieškodama susijusių dokumentų, kad generuotų labiau atitinkančius ir tikslius atsakymus. Šis metodas puikiai pasirodo daugelyje taikymo scenarijų, įskaitant klausimų ir atsakymų sistemas, pokalbių generavimą ir turinio kūrimą.

RAG sistemos sudedamosios dalys

Prieš kuriant RAG sistemą, pirmiausia reikia suprasti jos pagrindines sudedamąsias dalis:

1. Paieškos sistema: atsakinga už susijusios informacijos paiešką pagal vartotojo įvestį.
2. Generavimo sistema: remiasi gauta informacija, kad sukurtų natūralios kalbos atsakymus.
3. Duomenų saugykla: saugo informaciją, naudojamą paieškai ir generavimui (pvz., duomenų bazes ar dokumentų rinkinius).

1 žingsnis: Duomenų paruošimas

Norint sukurti sėkmingą RAG sistemą, reikia paruošti turtingą ir susijusį duomenų rinkinį. Šie duomenys gali būti dokumentai, žinių bazės, DUK ir kt. Štai keletas žingsnių, kaip paruošti duomenis:

• Duomenų rinkimas:

  • Rinkti duomenis iš įvairių viešųjų duomenų bazių, interneto robotų ar esamų dokumentų.
  • Užtikrinti, kad duomenys būtų įvairūs ir atstovaujantys, kad padidintų paieškos tikslumą.

• Duomenų išankstinis apdorojimas:

  • Duomenų valymas: pašalinti perteklinius ir nesusijusius turinius.
  • Duomenų formatavimas: standartizuoti duomenų formatą, pvz., JSON, CSV ir kt., kad būtų galima toliau apdoroti.

  import pandas as pd
  
  # Duomenų skaitymas
  data = pd.read_csv('data.csv')
  # Duomenų valymas
  data = data.dropna()
  

2 žingsnis: Paieškos sistemos kūrimas

Paieškos sistemos kūrimas yra RAG sistemos pagrindinė dalis. Štai žingsniai, kaip sukurti paieškos sistemą:

• Pasirinkite paieškos algoritmą: pasirinkite tinkamą paieškos algoritmą pagal poreikius, pvz., TF-IDF, BM25 ar Embedding paiešką.

• Sukurkite indeksą: sukurkite indeksą iš išankstinio apdorojimo duomenų, kad būtų galima greitai ieškoti.

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

• Ieškokite susijusių dokumentų: pagal vartotojo įvestį ieškokite ir atsišaukite susijusius dokumentus.

  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 žingsnis: Generavimo sistemos kūrimas

Generavimo sistema naudos gautą informaciją, kad sukurtų atitinkamus atsakymus. Galite naudoti esamus tekstų generavimo modelius (pvz., GPT-3, T5 ir kt.) generavimui. Štai žingsniai, kaip sukurti generavimo sistemą:

• Pasirinkite generavimo modelį: pasirinkite tinkamą išankstinį modelį ir pagal poreikius jį pritaikykite.

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

• Generuokite atsakymą: remiantis gautais dokumentais, generuokite atsakymą.

  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 žingsnis: Paieškos ir generavimo sujungimas

Sujunkite paieškos sistemą su generavimo sistema, kad sudarytumėte visą RAG sistemą. Pagal vartotojo įvestį pirmiausia per paieškos sistemą ieškokite susijusių dokumentų, o tada per generavimo sistemą generuokite galutinį atsakymą.

def rag_system(user_input):
    # Žingsnis 1: ieškokite susijusių dokumentų
    retrieved_documents = retrieve_documents(user_input, tfidf_matrix)
    
    # Žingsnis 2: generuokite atsakymą
    response = generate_response(retrieved_documents['text'].tolist())
    
    return response

5 žingsnis: Testavimas ir optimizavimas

Baigus sistemos kūrimą, testavimas ir optimizavimas yra labai svarbus žingsnis. Galite atlikti testavimą šiais būdais:

• Vartotojų atsiliepimai: rinkti atsiliepimus per apklausas ar vartotojų testus, vertinant generuojamo turinio kokybę.

• Tikslumo testavimas: naudoti kelis pavyzdžius, kad palygintumėte paieškos rezultatus ir generuoto turinio faktinę atitiktį, patikrinti sistemos našumą.

• Modelio optimizavimas: nuolat pritaikyti paieškos algoritmą ir generavimo modelį pagal testavimo rezultatus, užtikrinant sistemos efektyvumą ir stabilumą.

Išvada

Per šiuos žingsnius galite sukurti efektyvią RAG sistemą. Augant duomenims ir tobulėjant apdorojimo technologijoms, RAG sistemos taps vis galingesnės, teikdamos tikslesnius ir lankstesnius sprendimus įvairioms tekstų generavimo užduotims. Tikimės, kad šis straipsnis padės jums sėkmingai mokytis ir taikyti RAG technologiją.