Jak zbudować wydajny system RAG (Generacja wzbogacona wyszukiwaniem): praktyczny przewodnik

W obecnie szybko rozwijającej się dziedzinie sztucznej inteligencji, RAG (Retrieval-Augmented Generation) stał się skuteczną metodą poprawy jakości generowania tekstu. Poprzez połączenie systemu wyszukiwania z modelem generacyjnym, zwiększa dokładność i trafność generowanej treści. W tym artykule szczegółowo przedstawimy, jak zbudować wydajny system RAG, w tym niezbędne narzędzia i konkretne kroki.

Czym jest RAG?

RAG to technologia łącząca wyszukiwanie informacji i generowanie tekstu. Poprzez wyszukiwanie odpowiednich dokumentów wzbogaca model generacyjny, aby generować bardziej trafne i dokładne odpowiedzi. Metoda ta sprawdza się w wielu zastosowaniach, w tym w systemach pytań i odpowiedzi, generowaniu dialogów oraz tworzeniu treści.

Komponenty systemu RAG

Przed zbudowaniem systemu RAG, należy najpierw zrozumieć jego kluczowe komponenty:

1. Wyszukiwarka: odpowiedzialna za wyszukiwanie odpowiednich informacji na podstawie wejścia użytkownika.
2. Generator: generuje odpowiedzi w naturalnym języku na podstawie wyszukanych informacji.
3. Przechowywanie danych: przechowuje źródła informacji używane do wyszukiwania i generowania (np. bazy danych lub zbiory dokumentów).

krok 1: Przygotowanie danych

Aby zbudować udany system RAG, musisz przygotować bogaty i odpowiedni zbiór danych. Mogą to być dokumenty, bazy wiedzy, FAQ itp. Oto kilka kroków do przygotowania danych:

• Zbieranie danych:

  • Zbieraj dane z różnych publicznych baz danych, skryptów internetowych lub istniejących dokumentów.
  • Upewnij się, że dane są zróżnicowane i reprezentatywne, aby zwiększyć dokładność wyszukiwania.

• Wstępne przetwarzanie danych:

  • Czyszczenie danych: usuwanie zbędnych i nieistotnych treści.
  • Formatowanie danych: standaryzacja formatu danych, takiego jak JSON, CSV itp., aby ułatwić dalsze przetwarzanie.

  import pandas as pd
  
  # Wczytywanie danych
  data = pd.read_csv('data.csv')
  # Czyszczenie danych
  data = data.dropna()
  

krok 2: Budowanie wyszukiwarki

Budowanie wyszukiwarki to kluczowa część systemu RAG. Oto kroki do budowy wyszukiwarki:

• Wybór algorytmu wyszukiwania: wybierz odpowiedni algorytm wyszukiwania w zależności od potrzeb, np. TF-IDF, BM25 lub wyszukiwanie oparte na osadzeniu.

• Budowanie indeksu: zbuduj indeks z przetworzonych danych, aby umożliwić szybkie wyszukiwanie.

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

• Wyszukiwanie odpowiednich dokumentów: wyszukuj i pobieraj odpowiednie dokumenty na podstawie zapytania użytkownika.

  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]
  

krok 3: Budowanie generatora

Generator wykorzysta wyszukane informacje do generowania odpowiednich odpowiedzi. Można użyć istniejących modeli generowania tekstu (np. GPT-3, T5 itp.) do generowania. Oto kroki do budowy generatora:

• Wybór modelu generacyjnego: wybierz odpowiedni model wstępnie wytrenowany i dostosuj go do potrzeb.

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

• Generowanie odpowiedzi: generuj odpowiedzi na podstawie wyszukanych dokumentów.

  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
  

krok 4: Integracja wyszukiwania i generowania

Zintegruj wyszukiwarkę z generatorem, tworząc kompletny system RAG. Na podstawie wejścia użytkownika, najpierw wyszukaj odpowiednie dokumenty za pomocą wyszukiwarki, a następnie wygeneruj ostateczną odpowiedź za pomocą generatora.

def rag_system(user_input):
    # Krok 1: Wyszukiwanie odpowiednich dokumentów
    retrieved_documents = retrieve_documents(user_input, tfidf_matrix)
    
    # Krok 2: Generowanie odpowiedzi
    response = generate_response(retrieved_documents['text'].tolist())
    
    return response

krok 5: Testowanie i optymalizacja

Po zakończeniu rozwoju systemu, testowanie i optymalizacja są bardzo ważnym krokiem. Możesz przetestować system na kilka sposobów:

• Opinie użytkowników: zbieraj opinie poprzez ankiety lub testy użytkowników, aby ocenić jakość generowanej treści.

• Testy dokładności: porównuj wyniki wyszukiwania i generowane treści na podstawie wielu próbek, aby sprawdzić wydajność systemu.

• Optymalizacja modelu: na podstawie wyników testów ciągle dostosowuj algorytm wyszukiwania i model generacyjny, aby zapewnić wydajność i stabilność systemu.

Zakończenie

Dzięki powyższym krokom możesz zbudować wydajny system RAG. W miarę gromadzenia danych i postępu technologii przetwarzania, systemy RAG będą stawały się coraz potężniejsze, oferując dokładniejsze i bardziej elastyczne rozwiązania dla różnych zadań generowania tekstu. Mamy nadzieję, że udostępnione w tym artykule informacje pomogą Ci w nauce i zastosowaniu technologii RAG.