Kā izveidot efektīvu RAG (informācijas meklēšanas uzlabotu ģenerēšanu) sistēmu: praktiska rokasgrāmata

Ātrajā mākslīgā intelekta attīstības jomā RAG (Retrieval-Augmented Generation) ir kļuvis par efektīvu metodi, lai uzlabotu teksta ģenerēšanas kvalitāti. Tas apvieno meklēšanas sistēmu un ģenerēšanas modeli, palielinot ģenerētā satura precizitāti un atbilstību. Šajā rakstā mēs detalizēti izskaidrosim, kā izveidot efektīvu RAG sistēmu, tostarp nepieciešamos rīkus un konkrētus soļus.

Kas ir RAG?

RAG ir tehnoloģija, kas apvieno informācijas meklēšanu un teksta ģenerēšanu. Tā uzlabo ģenerēšanas modeli, meklējot attiecīgus dokumentus, lai radītu atbilstošākas un precīzākas atbildes. Šī metode izceļas daudzās lietojumprogrammās, tostarp jautājumu un atbilžu sistēmās, sarunu ģenerēšanā un satura radīšanā.

RAG sistēmas sastāvdaļas

Pirms RAG sistēmas izveides vispirms ir jāizprot tās pamatkomponenti:

1. Meklētājs: atbildīgs par attiecīgas informācijas meklēšanu, pamatojoties uz lietotāja ievadi.
2. Ģenerators: ģenerē dabiskās valodas atbildes, pamatojoties uz atrasto informāciju.
3. Datu glabāšana: glabā informācijas avotus, kas tiek izmantoti meklēšanai un ģenerēšanai (piemēram, datu bāzes vai dokumentu kopas).

solis 1: Datu sagatavošana

Lai izveidotu veiksmīgu RAG sistēmu, jums ir nepieciešams sagatavot bagātu un attiecīgu datu kopu. Šie dati var būt dokumenti, zināšanu bāzes, biežāk uzdotie jautājumi utt. Šeit ir daži soļi datu sagatavošanai:

• Datu vākšana:

  • Vākt datus no dažādām publiskām datu bāzēm, tīmekļa skrāpjiem vai esošiem dokumentiem.
  • Pārliecinieties, ka datiem ir daudzveidība un pārstāvniecība, lai uzlabotu meklēšanas precizitāti.

• Datu priekšapstrāde:

  • Datu tīrīšana: noņemt lieku un neatbilstošu saturu.
  • Datu formatēšana: standartizēt datu formātu, piemēram, JSON, CSV utt., lai nodrošinātu turpmāku apstrādi.

  import pandas as pd
  
  # Datu lasīšana
  data = pd.read_csv('data.csv')
  # Datu tīrīšana
  data = data.dropna()
  

solis 2: Meklētāja izveide

Meklētāja izveide ir RAG sistēmas galvenā sastāvdaļa. Šeit ir soļi meklētāja izveidei:

• Izvēlieties meklēšanas algoritmu: izvēlieties atbilstošu meklēšanas algoritmu atkarībā no vajadzībām, piemēram, TF-IDF, BM25 vai Embedding meklēšanu.

• Izveidojiet indeksu: izveidojiet indeksu no priekšapstrādātajiem datiem, lai nodrošinātu ātru meklēšanu.

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

• Meklējiet attiecīgus dokumentus: meklējiet attiecīgus dokumentus, pamatojoties uz lietotāja ievadi.

  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]
  

solis 3: Ģeneratora izveide

Ģenerators izmantos atrasto informāciju, lai ģenerētu atbilstošas atbildes. Var izmantot esošos teksta ģenerēšanas modeļus (piemēram, GPT-3, T5 utt.) ģenerēšanai. Šeit ir soļi ģeneratora izveidei:

• Izvēlieties ģenerēšanas modeli: izvēlieties atbilstošu iepriekš apmācītu modeli un, ja nepieciešams, veiciet tā pielāgošanu.

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

• Ģenerējiet atbildi: ģenerējiet atbildi, pamatojoties uz atrastajiem dokumentiem.

  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
  

solis 4: Meklēšanas un ģenerēšanas apvienošana

Apvienojiet meklētāju ar ģeneratoru, lai izveidotu pilnīgu RAG sistēmu. Pamatojoties uz lietotāja ievadi, vispirms meklējiet attiecīgus dokumentus, pēc tam ģenerējiet galīgo atbildi, izmantojot ģeneratoru.

def rag_system(user_input):
    # Solis 1: Meklējiet attiecīgus dokumentus
    retrieved_documents = retrieve_documents(user_input, tfidf_matrix)
    
    # Solis 2: Ģenerējiet atbildi
    response = generate_response(retrieved_documents['text'].tolist())
    
    return response

solis 5: Testēšana un optimizācija

Pabeidzot sistēmas izstrādi, testēšana un optimizācija ir ļoti svarīgs solis. Jūs varat veikt testēšanu šādos veidos:

• Lietotāju atsauksmes: vākt atsauksmes, izmantojot aptaujas vai lietotāju testus, lai novērtētu ģenerētā satura kvalitāti.

• Precizitātes testēšana: izmantojiet vairākus paraugus, lai salīdzinātu meklēšanas rezultātus un ģenerētā satura faktisko atbilstību, pārbaudot sistēmas veiktspēju.

• Modeļa optimizācija: pamatojoties uz testēšanas rezultātiem, nepārtraukti pielāgojiet meklēšanas algoritmu un ģenerēšanas modeli, lai nodrošinātu sistēmas efektivitāti un stabilitāti.

Noslēgums

Izmantojot iepriekš minētos soļus, jūs varat izveidot efektīvu RAG sistēmu. Ar datu nepārtrauktu uzkrāšanos un apstrādes tehnoloģiju attīstību RAG sistēmas kļūs arvien spēcīgākas, piedāvājot precīzākus un elastīgākus risinājumus dažādiem teksta ģenerēšanas uzdevumiem. Ceru, ka šī raksta dalīšanās palīdzēs jums gūt panākumus RAG tehnoloģiju apguvē un pielietošanā.