Cara Membangun Sistem RAG (Generasi Ditingkatkan Pencarian) yang Berkesan: Panduan Praktikal

Dalam bidang kecerdasan buatan yang berkembang pesat sekarang, RAG (Retrieval-Augmented Generation) telah menjadi kaedah yang berkesan untuk meningkatkan kualiti penghasilan teks. Ia meningkatkan ketepatan dan relevansi kandungan yang dihasilkan dengan menggabungkan sistem pencarian dan model generasi. Artikel ini akan menerangkan secara terperinci bagaimana untuk membina sistem RAG yang berkesan, termasuk alat yang diperlukan dan langkah-langkah khusus.

Apa itu RAG?

RAG adalah teknik yang menggabungkan pencarian maklumat dan penghasilan teks. Ia meningkatkan model generasi dengan mencari dokumen yang berkaitan untuk menghasilkan respons yang lebih relevan dan tepat. Kaedah ini menunjukkan prestasi yang baik dalam banyak senario aplikasi, termasuk sistem soal jawab, penghasilan dialog, dan penciptaan kandungan.

Komponen Sistem RAG

Sebelum membina sistem RAG, adalah penting untuk memahami komponen terasnya:

1. Pencari: Bertanggungjawab untuk mencari maklumat yang berkaitan berdasarkan input pengguna.
2. Penghasil: Menghasilkan respons dalam bahasa semula jadi berdasarkan maklumat yang dicari.
3. Penyimpanan Data: Menyimpan sumber maklumat yang digunakan untuk pencarian dan penghasilan (seperti pangkalan data atau koleksi dokumen).

langkah 1: Sediakan Data

Untuk membina sistem RAG yang berjaya, anda perlu menyediakan set data yang kaya dan berkaitan. Data ini boleh berupa dokumen, pangkalan pengetahuan, FAQ, dan lain-lain. Berikut adalah beberapa langkah untuk menyediakan data:

• Pengumpulan Data:

  • Kumpulkan data dari pelbagai pangkalan data awam, pengikis web, atau dokumen yang sedia ada.
  • Pastikan data mempunyai kepelbagaian dan keterwakilan untuk meningkatkan ketepatan pencarian.

• Pra-pemprosesan Data:

  • Pembersihan Data: Menghapuskan kandungan yang berlebihan dan tidak berkaitan.
  • Pemformatan Data: Menstandardkan format data, seperti JSON, CSV, dan lain-lain untuk pemprosesan seterusnya.

  import pandas as pd
  
  # Membaca data
  data = pd.read_csv('data.csv')
  # Pembersihan data
  data = data.dropna()
  

langkah 2: Membangun Pencari

Membangun pencari adalah bahagian penting dalam sistem RAG. Berikut adalah langkah-langkah untuk membina pencari:

• Pilih Algoritma Pencarian: Pilih algoritma pencarian yang sesuai berdasarkan keperluan, seperti TF-IDF, BM25, atau pencarian Embedding.

• Bina Indeks: Bina indeks dari data yang telah dipra-pemproses untuk membolehkan pencarian yang cepat.

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

• Cari Dokumen Berkaitan: Cari dan ambil dokumen yang berkaitan berdasarkan input pengguna.

  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]
  

langkah 3: Membangun Penghasil

Penghasil akan menggunakan maklumat yang dicari untuk menghasilkan respons yang sesuai. Model penghasilan teks yang sedia ada (seperti GPT-3, T5, dan lain-lain) boleh digunakan untuk penghasilan. Berikut adalah langkah-langkah untuk membina penghasil:

• Pilih Model Penghasilan: Pilih model pra-latih yang sesuai dan sesuaikan mengikut keperluan.

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

• Hasilkan Respons: Hasilkan respons berdasarkan dokumen yang dicari.

  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
  

langkah 4: Menggabungkan Pencarian dan Penghasilan

Gabungkan pencari dan penghasil untuk membentuk sistem RAG yang lengkap. Berdasarkan input pengguna, pertama-tama cari dokumen yang berkaitan melalui pencari, kemudian hasilkan respons akhir melalui penghasil.

def rag_system(user_input):
    # Langkah 1: Cari dokumen berkaitan
    retrieved_documents = retrieve_documents(user_input, tfidf_matrix)
    
    # Langkah 2: Hasilkan respons
    response = generate_response(retrieved_documents['text'].tolist())
    
    return response

langkah 5: Uji dan Optimumkan

Setelah sistem dibangunkan, melakukan ujian dan pengoptimuman adalah langkah yang sangat penting. Anda boleh melakukan ujian dengan cara berikut:

• Maklum Balas Pengguna: Kumpulkan maklum balas melalui tinjauan atau ujian pengguna untuk menilai kualiti kandungan yang dihasilkan.

• Ujian Ketepatan: Gunakan beberapa sampel untuk membandingkan hasil pencarian dan relevansi sebenar kandungan yang dihasilkan, memeriksa prestasi sistem.

• Pengoptimuman Model: Secara berterusan sesuaikan algoritma pencarian dan model penghasilan berdasarkan hasil ujian untuk memastikan sistem berkesan dan stabil.

Penutup

Melalui langkah-langkah di atas, anda boleh membina sistem RAG yang berkesan. Dengan pengumpulan data yang berterusan dan kemajuan teknologi pemprosesan, sistem RAG akan menjadi semakin kuat, menyediakan penyelesaian yang lebih tepat dan fleksibel untuk pelbagai tugas penghasilan teks. Diharapkan perkongsian artikel ini dapat membantu anda mencapai kejayaan dalam pembelajaran dan aplikasi teknologi RAG.