Како да изградите ефикасен RAG (Retrieval-Augmented Generation) систем: практичен водич

Во моменталната брзо развивачка област на вештачка интелигенција, RAG (Retrieval-Augmented Generation) стана ефикасна метода за подобрување на квалитетот на генерирањето текст. Тоа го прави тоа комбинирајќи систем за пребарување со генеративен модел, што ја зголемува точноста и релевантноста на генерираниот содржин. Овој текст ќе ви даде детални информации за тоа како да изградите ефикасен RAG систем, вклучувајќи потребните алатки и конкретни чекори.

Што е RAG?

RAG е технологија која комбинира информациско пребарување и генерирање текст. Тоа го прави тоа преку пребарување на релевантни документи за да го подобри генеративниот модел, со цел да генерира поврзани и точни одговори. Оваа метода се покажува одлично во многу апликации, вклучувајќи системи за прашања и одговори, генерација на дијалози и создавање содржини.

Компоненти на RAG системот

Пред да изградите RAG систем, прво треба да разберете неговите основни компоненти:

1. Пребарувач: одговара за пребарување на релевантни информации врз основа на внесот на корисникот.
2. Генератор: генерира одговори на природен јазик врз основа на информациите добиени од пребарувањето.
3. Складиште на податоци: складира извори на информации за пребарување и генерирање (како бази на податоци или колекции на документи).

чекор 1: Подготовка на податоци

За да изградите успешен RAG систем, треба да подготвите богат и релевантен сет на податоци. Овие податоци можат да бидат документи, бази на знаење, ЧПП и слично. Еве некои чекори за подготовка на податоците:

• Собирање податоци:

  • Соберете податоци од различни јавни бази на податоци, веб-скрепери или постоечки документи.
  • Осигурајте се дека податоците имаат разновидност и репрезентативност за да се зголеми точноста на пребарувањето.

• Предобработка на податоци:

  • Чистење на податоци: отстранување на вишок и нерелевантна содржина.
  • Форматирање на податоци: стандардизирање на форматите на податоците, како JSON, CSV и слично, за понатамошна обработка.

  import pandas as pd
  
  # Читање на податоци
  data = pd.read_csv('data.csv')
  # Чистење на податоци
  data = data.dropna()
  

чекор 2: Изградба на пребарувач

Изградбата на пребарувачот е клучен дел од RAG системот. Еве ги чекорите за изградба на пребарувачот:

• Избор на алгоритам за пребарување: Изберете соодветен алгоритам за пребарување според потребите, како TF-IDF, BM25 или Embedding пребарување.

• Изградба на индекс: Изградете индекс од предобработените податоци за брзо пребарување.

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

• Пребарување на релевантни документи: Пребарајте и извлечете релевантни документи врз основа на внесот на корисникот.

  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]
  

чекор 3: Изградба на генератор

Генераторот ќе користи информациите добиени од пребарувањето за да генерира соодветни одговори. Можете да користите постоечки модели за генерирање текст (како GPT-3, T5 и слично) за генерирање. Еве ги чекорите за изградба на генераторот:

• Избор на генеративен модел: Изберете соодветен предобучен модел и прилагодете го според потребите.

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

• Генерирање на одговор: Генерирајте одговор врз основа на добиените документи.

  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
  

чекор 4: Интеграција на пребарување и генерирање

Интегрирајте го пребарувачот со генераторот за да формирате целосен RAG систем. Според внесот на корисникот, прво пребарајте релевантни документи преку пребарувачот, а потоа генерирајте конечен одговор преку генераторот.

def rag_system(user_input):
    # Чекор 1: Пребарување на релевантни документи
    retrieved_documents = retrieve_documents(user_input, tfidf_matrix)
    
    # Чекор 2: Генерирање на одговор
    response = generate_response(retrieved_documents['text'].tolist())
    
    return response

чекор 5: Тестирање и оптимизација

По завршувањето на развојот на системот, тестирањето и оптимизацијата е многу важен чекор. Можете да тестирајте на следниве начини:

• Повратни информации од корисници: Соберете повратни информации преку анкети или тестирања на корисници за да оцените квалитетот на генерираната содржина.

• Тестирање на точност: Користете повеќе примероци за да ги споредите резултатите од пребарувањето и фактичката релевантност на генерираната содржина, проверувајќи ја перформансата на системот.

• Оптимизација на моделот: Постепено прилагодувајте ги алгоритмите за пребарување и генеративниот модел врз основа на резултатите од тестирањето, осигурувајќи се дека системот е ефикасен и стабилен.

Заклучок

Со горенаведените чекори, можете да изградите ефикасен RAG систем. Со постојаното акумулирање на податоци и напредокот во технологијата за обработка, RAG системите ќе станат сè појаки, нудејќи по-точни и флексибилни решенија за различни задачи за генерирање текст. Се надевам дека споделувањето на овој текст ќе ви помогне да постигнете успех во учењето и примената на RAG технологијата.