Kako zgraditi učinkovit RAG (sistem za generacijo, obogateno z iskanjem): praktični vodnik

V trenutnem hitro razvijajočem se področju umetne inteligence je RAG (Retrieval-Augmented Generation) postal učinkovit način za izboljšanje kakovosti generacije besedil. S kombinacijo iskalnega sistema in generativnega modela povečuje natančnost in relevantnost generirane vsebine. Ta članek vam bo podrobno predstavil, kako zgraditi učinkovit RAG sistem, vključno z nujnimi orodji in konkretnimi koraki.

Kaj je RAG?

RAG je tehnologija, ki združuje iskanje informacij in generacijo besedil. Z iskanjem povezanih dokumentov krepi generativni model, da ustvari bolj relevantne in natančne odgovore. Ta metoda se odlično obnese v mnogih aplikacijskih scenarijih, vključno z sistemi za vprašanja in odgovore, generacijo dialogov ter ustvarjanjem vsebin.

Komponente RAG sistema

Preden zgradite RAG sistem, je najprej potrebno razumeti njegove ključne komponente:

1. Iskalnik: odgovoren za iskanje povezanih informacij na podlagi uporabniškega vnosa.
2. Generator: na podlagi najdenih informacij generira odgovore v naravnem jeziku.
3. Shranjevanje podatkov: shranjuje vire informacij, ki se uporabljajo za iskanje in generacijo (npr. baze podatkov ali zbirke dokumentov).

korak 1: Priprava podatkov

Za zgraditev uspešnega RAG sistema morate pripraviti bogat in relevanten nabor podatkov. Ti podatki so lahko dokumenti, baze znanja, pogosta vprašanja itd. Tukaj je nekaj korakov za pripravo podatkov:

• Zbiranje podatkov:

  • Zberite podatke iz različnih javnih baz podatkov, spletnih pajkov ali obstoječih dokumentov.
  • Poskrbite, da bodo podatki raznoliki in reprezentativni, da povečate natančnost iskanja.

• Predobdelava podatkov:

  • Čiščenje podatkov: odstranite odvečne in nepovezane vsebine.
  • Formatiranje podatkov: standardizirajte format podatkov, kot so JSON, CSV itd., za nadaljnjo obdelavo.

  import pandas as pd
  
  # Branje podatkov
  data = pd.read_csv('data.csv')
  # Čiščenje podatkov
  data = data.dropna()
  

korak 2: Zgradite iskalnik

Zgraditev iskalnika je ključni del RAG sistema. Tukaj so koraki za zgraditev iskalnika:

• Izbira iskalnega algoritma: izberite ustrezen iskalni algoritem glede na potrebe, kot so TF-IDF, BM25 ali iskanje z vektorskimi predstavitvami.

• Zgradite indeks: zgradite indeks predobljenih podatkov za hitro iskanje.

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

• Iskanje povezanih dokumentov: na podlagi uporabniškega vnosa poizvedujte in pridobite povezane dokumente.

  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]
  

korak 3: Zgradite generator

Generator bo uporabil pridobljene informacije za generiranje ustreznih odgovorov. Uporabite lahko obstoječe modele za generacijo besedil (kot so GPT-3, T5 itd.) za generiranje. Tukaj so koraki za zgraditev generatorja:

• Izbira generativnega modela: izberite ustrezen model, ki je bil predhodno usposobljen, in ga po potrebi dodatno prilagodite.

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

• Generiranje odgovora: generirajte odgovor na podlagi pridobljenih 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
  

korak 4: Povezovanje iskanja in generacije

Integrirajte iskalnik z generatorjem, da oblikujete celoten RAG sistem. Na podlagi uporabniškega vnosa najprej preko iskalnika pridobite povezane dokumente, nato pa preko generatorja ustvarite končni odgovor.

def rag_system(user_input):
    # Korak 1: Iskanje povezanih dokumentov
    retrieved_documents = retrieve_documents(user_input, tfidf_matrix)
    
    # Korak 2: Generiranje odgovora
    response = generate_response(retrieved_documents['text'].tolist())
    
    return response

korak 5: Testiranje in optimizacija

Po končani razvojni fazi sistema je zelo pomemben korak testiranje in optimizacija. Testiranje lahko izvedete na naslednje načine:

• Povratne informacije uporabnikov: z zbiranjem povratnih informacij preko anket ali testiranj uporabnikov ocenite kakovost generirane vsebine.

• Testiranje natančnosti: uporabite več vzorcev za primerjavo relevantnosti iskalnih rezultatov in generirane vsebine ter preverite delovanje sistema.

• Optimizacija modela: na podlagi rezultatov testiranja nenehno prilagajajte iskalni algoritem in generativni model, da zagotovite učinkovito in stabilno delovanje sistema.

Zaključek

S pomočjo zgoraj navedenih korakov lahko zgradite učinkovit RAG sistem. S stalnim kopičenjem podatkov in napredkom obdelovalnih tehnik bo RAG sistem postal vse močnejši in nudil natančnejše in bolj prilagodljive rešitve za različne naloge generacije besedil. Upamo, da vam bo ta članek pomagal pri učenju in uporabi RAG tehnologije.