Como construir um sistema RAG (Geração Aumentada por Recuperação) eficiente: guia prático

No atual campo de inteligência artificial em rápida evolução, RAG (Retrieval-Augmented Generation) tornou-se um método eficaz para melhorar a qualidade da geração de texto. Ele aumenta a precisão e relevância do conteúdo gerado ao combinar sistemas de recuperação com modelos geradores. Este artigo irá detalhar como construir um sistema RAG eficiente, incluindo as ferramentas necessárias e os passos específicos.

O que é RAG?

RAG é uma técnica que combina recuperação de informações e geração de texto. Ele melhora o modelo gerador ao recuperar documentos relevantes, a fim de gerar respostas mais precisas e pertinentes. Este método se destaca em muitos cenários de aplicação, incluindo sistemas de perguntas e respostas, geração de diálogos e criação de conteúdo.

Componentes do sistema RAG

Antes de construir um sistema RAG, é necessário entender seus componentes principais:

1. Recuperador: responsável por recuperar informações relevantes com base na entrada do usuário.
2. Gerador: gera respostas em linguagem natural com base nas informações recuperadas.
3. Armazenamento de dados: armazena as fontes de informação usadas para recuperação e geração (como bancos de dados ou coleções de documentos).

passo 1: Preparar os dados

Para construir um sistema RAG bem-sucedido, você precisa preparar um conjunto de dados rico e relevante. Esses dados podem ser documentos, bases de conhecimento, FAQs, etc. Aqui estão alguns passos para preparar os dados:

• Coleta de dados:

  • Coletar dados de vários bancos de dados públicos, web scraping ou documentos existentes.
  • Garantir que os dados sejam diversos e representativos para melhorar a precisão da recuperação.

• Pré-processamento de dados:

  • Limpeza de dados: remover conteúdo redundante e irrelevante.
  • Formatação de dados: padronizar o formato dos dados, como JSON, CSV, etc., para processamento posterior.

  import pandas as pd
  
  # Leitura de dados
  data = pd.read_csv('data.csv')
  # Limpeza de dados
  data = data.dropna()
  

passo 2: Construir o recuperador

Construir o recuperador é uma parte crucial do sistema RAG. Aqui estão os passos para construir o recuperador:

• Escolher o algoritmo de recuperação: selecione um algoritmo de recuperação adequado com base nas necessidades, como TF-IDF, BM25 ou recuperação por Embedding.

• Construir o índice: crie um índice a partir dos dados pré-processados para recuperação rápida.

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

• Recuperar documentos relevantes: consulte e recupere documentos relevantes com base na entrada do usuário.

  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]
  

passo 3: Construir o gerador

O gerador usará as informações recuperadas para gerar a resposta correspondente. Você pode usar modelos de geração de texto existentes (como GPT-3, T5, etc.) para a geração. Aqui estão os passos para construir o gerador:

• Escolher o modelo gerador: selecione um modelo pré-treinado adequado e ajuste conforme necessário.

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

• Gerar resposta: gere a resposta com base nos documentos recuperados.

  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
  

passo 4: Integrar recuperação e geração

Integre o recuperador com o gerador para formar um sistema RAG completo. Com base na entrada do usuário, primeiro recupere documentos relevantes através do recuperador e, em seguida, gere a resposta final através do gerador.

def rag_system(user_input):
    # Passo 1: Recuperar documentos relevantes
    retrieved_documents = retrieve_documents(user_input, tfidf_matrix)
    
    # Passo 2: Gerar resposta
    response = generate_response(retrieved_documents['text'].tolist())
    
    return response

passo 5: Testar e otimizar

Após o desenvolvimento do sistema, testar e otimizar é uma etapa muito importante. Você pode testar da seguinte maneira:

• Feedback dos usuários: colete feedback através de questionários ou testes de usuários para avaliar a qualidade do conteúdo gerado.

• Teste de precisão: use várias amostras para comparar a relevância real dos resultados de recuperação e do conteúdo gerado, verificando o desempenho do sistema.

• Otimização do modelo: ajuste continuamente o algoritmo de recuperação e o modelo gerador com base nos resultados dos testes, garantindo que o sistema seja eficiente e estável.

Conclusão

Seguindo os passos acima, você pode construir um sistema RAG eficiente. Com a acumulação contínua de dados e o avanço das técnicas de processamento, os sistemas RAG se tornarão cada vez mais poderosos, oferecendo soluções mais precisas e flexíveis para várias tarefas de geração de texto. Esperamos que a compartilhação deste artigo possa ajudá-lo a ter sucesso no aprendizado e na aplicação da tecnologia RAG.