Ako vytvoriť efektívny RAG (Retrieval-Augmented Generation) systém: praktický sprievodca

V súčasnom rýchlo sa rozvíjajúcom poli umelej inteligencie sa RAG (Retrieval-Augmented Generation) stal efektívnou metódou na zlepšenie kvality generovania textu. Kombinovaním vyhľadávacieho systému a generatívneho modelu zvyšuje presnosť a relevantnosť generovaného obsahu. Tento článok vám podrobne predstaví, ako vybudovať efektívny RAG systém, vrátane potrebných nástrojov a konkrétnych krokov.

Čo je RAG?

RAG je technológia, ktorá kombinuje informačné vyhľadávanie a generovanie textu. Zosilňuje generatívny model vyhľadávaním relevantných dokumentov, aby generoval relevantnejšie a presnejšie odpovede. Táto metóda sa osvedčila v mnohých aplikačných scénároch, vrátane systémov otázok a odpovedí, generovania dialógov a tvorby obsahu.

Zloženie RAG systému

Predtým, ako začnete budovať RAG systém, je potrebné pochopiť jeho základné komponenty:

1. Vyhľadávač: Zodpovedný za vyhľadávanie relevantných informácií na základe vstupu používateľa.
2. Generátor: Generuje odpovede v prirodzenom jazyku na základe vyhľadaných informácií.
3. Úložisko údajov: Ukladá zdroje informácií na vyhľadávanie a generovanie (napr. databázy alebo kolekcie dokumentov).

krok 1: Príprava údajov

Na vytvorenie úspešného RAG systému musíte pripraviť bohatý a relevantný súbor údajov. Tieto údaje môžu byť dokumenty, znalostné databázy, FAQ atď. Tu sú niektoré kroky na prípravu údajov:

• Zber údajov:

  • Zbierajte údaje z rôznych verejných databáz, webových prehľadávačov alebo existujúcich dokumentov.
  • Zabezpečte, aby údaje mali rozmanitosť a reprezentatívnosť, aby sa zvýšila presnosť vyhľadávania.

• Predspracovanie údajov:

  • Čistenie údajov: Odstránenie redundantného a irelevantného obsahu.
  • Formátovanie údajov: Štandardizácia formátu údajov, ako sú JSON, CSV atď., pre ďalšie spracovanie.

  import pandas as pd
  
  # Načítanie údajov
  data = pd.read_csv('data.csv')
  # Čistenie údajov
  data = data.dropna()
  

krok 2: Vytvorenie vyhľadávača

Vytvorenie vyhľadávača je kľúčovou súčasťou RAG systému. Tu sú kroky na vytvorenie vyhľadávača:

• Výber vyhľadávacieho algoritmu: Vyberte vhodný vyhľadávací algoritmus na základe potrieb, ako sú TF-IDF, BM25 alebo Embedding vyhľadávanie.

• Vytvorenie indexu: Vytvorte index z predspracovaných údajov pre rýchle vyhľadávanie.

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

• Vyhľadávanie relevantných dokumentov: Na základe vstupu používateľa vyhľadajte a načítajte relevantné dokumenty.

  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: Vytvorenie generátora

Generátor použije vyhľadané informácie na generovanie odpovedí. Môžete použiť existujúce modely na generovanie textu (ako GPT-3, T5 atď.) na generovanie. Tu sú kroky na vytvorenie generátora:

• Výber generatívneho modelu: Vyberte vhodný predtrénovaný model a podľa potrieb ho doladte.

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

• Generovanie odpovede: Generujte odpoveď na základe vyhľadaných dokumentov.

  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: Integrácia vyhľadávania a generovania

Integrujte vyhľadávač s generátorom, aby ste vytvorili kompletný RAG systém. Na základe vstupu používateľa najprv vyhľadajte relevantné dokumenty prostredníctvom vyhľadávača a potom generujte konečnú odpoveď prostredníctvom generátora.

def rag_system(user_input):
    # Krok 1: Vyhľadanie relevantných dokumentov
    retrieved_documents = retrieve_documents(user_input, tfidf_matrix)
    
    # Krok 2: Generovanie odpovede
    response = generate_response(retrieved_documents['text'].tolist())
    
    return response

krok 5: Testovanie a optimalizácia

Po dokončení vývoja systému je veľmi dôležité vykonať testovanie a optimalizáciu. Môžete testovať nasledujúcimi spôsobmi:

• Spätná väzba od používateľov: Zbierajte spätnú väzbu prostredníctvom dotazníkov alebo používateľských testov, aby ste vyhodnotili kvalitu generovaného obsahu.

• Testovanie presnosti: Použite viacero vzoriek na porovnanie relevantnosti vyhľadávacích výsledkov a generovaného obsahu, aby ste skontrolovali výkon systému.

• Optimalizácia modelu: Na základe výsledkov testovania neustále dolaďujte vyhľadávací algoritmus a generatívny model, aby ste zabezpečili efektívnosť a stabilitu systému.

Záver

Pomocou vyššie uvedených krokov môžete vybudovať efektívny RAG systém. S neustálym hromadením údajov a pokrokom v spracovateľských technológiach sa RAG systémy stanú čoraz silnejšími a poskytnú presnejšie a flexibilnejšie riešenia pre rôzne úlohy generovania textu. Dúfame, že zdieľanie tohto článku vám pomôže uspieť v učení a aplikácii technológie RAG.