Cum să construiești un sistem RAG (Generare Augmentată prin Recuperare) eficient: Ghid practic

În domeniul în rapidă dezvoltare al inteligenței artificiale, RAG (Generare Augmentată prin Recuperare) a devenit o metodă eficientă de îmbunătățire a calității generării de texte. Aceasta combină sistemele de recuperare cu modelele de generare, îmbunătățind acuratețea și relevanța conținutului generat. Acest articol vă va prezenta în detaliu cum să construiți un sistem RAG eficient, inclusiv instrumentele necesare și pașii specifici.

Ce este RAG?

RAG este o tehnologie care combină recuperarea informațiilor și generarea de texte. Aceasta îmbunătățește modelul de generare prin recuperarea documentelor relevante pentru a genera răspunsuri mai relevante și precise. Această metodă a avut rezultate excelente în multe scenarii de aplicare, inclusiv sisteme de întrebări și răspunsuri, generarea de dialoguri și creația de conținut.

Componentele sistemului RAG

Înainte de a construi un sistem RAG, este necesar să înțelegeți componentele sale de bază:

1. Recuperator: Responsabil pentru recuperarea informațiilor relevante pe baza inputului utilizatorului.
2. Generator: Generează răspunsuri în limbaj natural pe baza informațiilor recuperate.
3. Stocare de date: Stochează sursele de informații utilizate pentru recuperare și generare (de exemplu, baze de date sau colecții de documente).

Pasul 1: Pregătirea datelor

Pentru a construi un sistem RAG de succes, trebuie să pregătiți un set de date bogat și relevant. Aceste date pot fi documente, baze de cunoștințe, FAQ etc. Iată câțiva pași pentru pregătirea datelor:

• Colectarea datelor:

  • Colectați date din diverse baze de date publice, crawleri web sau documente existente.
  • Asigurați-vă că datele sunt diverse și reprezentative pentru a îmbunătăți acuratețea recuperării.

• Preprocesarea datelor:

  • Curățarea datelor: Eliminarea conținutului redundant și irelevant.
  • Formatarea datelor: Standardizarea formatului datelor, cum ar fi JSON, CSV etc., pentru procesarea ulterioară.

  import pandas as pd
  
  # Citirea datelor
  data = pd.read_csv('data.csv')
  # Curățarea datelor
  data = data.dropna()
  

Pasul 2: Construirea recuperatorului

Construirea recuperatorului este o parte esențială a sistemului RAG. Iată pașii pentru construirea recuperatorului:

• Alegerea algoritmului de recuperare: Alegeți un algoritm de recuperare adecvat în funcție de cerințe, cum ar fi TF-IDF, BM25 sau recuperarea prin embedding.

• Construirea indexului: Creați un index pe baza datelor preprocesate pentru a permite recuperarea rapidă.

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

• Recuperarea documentelor relevante: Interogați și recuperați documentele relevante pe baza inputului utilizatorului.

  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]
  

Pasul 3: Construirea generatorului

Generatorul va folosi informațiile recuperate pentru a genera răspunsuri corespunzătoare. Puteți utiliza modele existente de generare a textului (cum ar fi GPT-3, T5 etc.) pentru generare. Iată pașii pentru construirea generatorului:

• Alegerea modelului de generare: Alegeți un model pre-antrenat adecvat și ajustați-l în funcție de cerințe.

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

• Generarea răspunsului: Generați răspunsuri pe baza documentelor recuperate.

  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
  

Pasul 4: Integrarea recuperării și generării

Integrați recuperatorul cu generatorul pentru a forma un sistem RAG complet. Pe baza inputului utilizatorului, mai întâi recuperați documentele relevante prin intermediul recuperatorului, apoi generați răspunsul final prin intermediul generatorului.

def rag_system(user_input):
    # Pasul 1: Recuperarea documentelor relevante
    retrieved_documents = retrieve_documents(user_input, tfidf_matrix)
    
    # Pasul 2: Generarea răspunsului
    response = generate_response(retrieved_documents['text'].tolist())
    
    return response

Pasul 5: Testare și optimizare

După finalizarea dezvoltării sistemului, testarea și optimizarea sunt pași foarte importanți. Puteți efectua teste prin următoarele metode:

• Feedback de la utilizatori: Colectați feedback prin sondaje sau teste cu utilizatori pentru a evalua calitatea conținutului generat.

• Testarea acurateței: Utilizați mai multe exemple pentru a compara relevanța rezultatelor recuperate și a conținutului generat, verificând performanța sistemului.

• Optimizarea modelului: Ajustați constant algoritmul de recuperare și modelul de generare pe baza rezultatelor testelor, asigurându-vă că sistemul este eficient și stabil.

Concluzie

Prin pașii de mai sus, puteți construi un sistem RAG eficient. Pe măsură ce datele continuă să se acumuleze și tehnologiile de procesare avansează, sistemele RAG vor deveni din ce în ce mai puternice, oferind soluții mai precise și flexibile pentru diverse sarcini de generare a textului. Sperăm că împărtășirea din acest articol vă va ajuta să aveți succes în învățarea și aplicarea tehnologiei RAG.