Si të ndërtoni një sistem efikas RAG (Generimi i Përmirësuar nga Kërkimi): Udhëzues praktik

Në fushën e inteligjencës artificiale që po zhvillohet me shpejtësi, RAG (Generimi i Përmirësuar nga Kërkimi) është bërë një metodë efektive për të përmirësuar cilësinë e gjenerimit të teksteve. Ajo përmirëson saktësinë dhe relevancën e përmbajtjes së gjeneruar duke kombinuar sistemin e kërkimit me modelin e gjenerimit. Ky artikull do t'ju prezantojë në detaje se si të ndërtoni një sistem efikas RAG, duke përfshirë mjetet e nevojshme dhe hapat specifikë.

Çfarë është RAG?

RAG është një teknologji që kombinon kërkimin e informacionit dhe gjenerimin e teksteve. Ajo përmirëson modelin e gjenerimit duke kërkuar dokumente përkatëse për të gjeneruar përgjigje më të sakta dhe më relevante. Kjo metodë ka treguar rezultate të shkëlqyera në shumë skenarë aplikimi, duke përfshirë sistemet e pyetje-përgjigje, gjenerimin e bisedave dhe krijimin e përmbajtjes.

Komponentët e sistemit RAG

Para se të ndërtoni një sistem RAG, së pari duhet të kuptoni komponentët e tij kryesorë:

1. Kërkuesi: Përgjegjës për kërkimin e informacionit përkatës sipas inputit të përdoruesit.
2. Gjeneruesi: Bazuar në informacionin e kërkuar, gjeneron përgjigje në gjuhën natyrore.
3. Depoja e të dhënave: Ruajtja e burimeve të informacionit të përdorura për kërkim dhe gjenerim (siç janë bazat e të dhënave ose koleksionet e dokumenteve).

hapi 1: Përgatitja e të dhënave

Për të ndërtuar një sistem RAG të suksesshëm, ju nevojitet një dataset i pasur dhe përkatës. Këto të dhëna mund të jenë dokumente, baza njohurish, FAQ etj. Ja disa hapa përgatitjeje të të dhënave:

• Koleksioni i të dhënave:

  • Mblidhni të dhëna nga baza të ndryshme publike, spider-e të internetit ose dokumente ekzistuese.
  • Sigurohuni që të dhënat të kenë diversitet dhe përfaqësim për të përmirësuar saktësinë e kërkimit.

• Parapërpunimi i të dhënave:

  • Pastrimi i të dhënave: Hiqni përmbajtjen e tepërt dhe të pa lidhur.
  • Formatimi i të dhënave: Standardizoni formatin e të dhënave, si JSON, CSV etj., për përpunim të mëtejshëm.

  import pandas as pd
  
  # Leximi i të dhënave
  data = pd.read_csv('data.csv')
  # Pastrimi i të dhënave
  data = data.dropna()
  

hapi 2: Ndërtimi i kërkuesit

Ndërtimi i kërkuesit është pjesa kyçe e sistemit RAG. Ja hapat për ndërtimin e kërkuesit:

• Zgjidhni algoritmin e kërkimit: Zgjidhni algoritmin e duhur të kërkimit sipas nevojave, si TF-IDF, BM25 ose kërkimi me Embedding.

• Ndërtimi i indeksit: Ndërtoni një indeks nga të dhënat e parapërpunuara për kërkime të shpejta.

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

• Kërkimi i dokumenteve përkatëse: Kërkoni dokumente përkatëse sipas pyetjes së përdoruesit.

  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]
  

hapi 3: Ndërtimi i gjeneruesit

Gjeneruesi do të përdorë informacionin e kërkuar për të gjeneruar përgjigjen përkatëse. Mund të përdorni modele ekzistuese të gjenerimit të teksteve (si GPT-3, T5 etj.) për gjenerim. Ja hapat për ndërtimin e gjeneruesit:

• Zgjidhni modelin e gjenerimit: Zgjidhni modelin e duhur të trajnuar paraprakisht dhe përshtateni sipas nevojave.

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

• Gjenerimi i përgjigjes: Gjeneroni përgjigjen sipas dokumenteve të kërkuara.

  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
  

hapi 4: Integrimi i kërkimit dhe gjenerimit

Integroni kërkuesin me gjeneruesin për të formuar një sistem të plotë RAG. Sipas inputit të përdoruesit, së pari kërkoni dokumentet përkatëse përmes kërkuesit, pastaj gjeneroni përgjigjen përfundimtare përmes gjeneruesit.

def rag_system(user_input):
    # Hapi 1: Kërkoni dokumentet përkatëse
    retrieved_documents = retrieve_documents(user_input, tfidf_matrix)
    
    # Hapi 2: Gjeneroni përgjigjen
    response = generate_response(retrieved_documents['text'].tolist())
    
    return response

hapi 5: Testimi dhe optimizimi

Pas përfundimit të zhvillimit të sistemit, testimi dhe optimizimi janë një hap shumë i rëndësishëm. Ju mund të testoni nëpërmjet mënyrave të mëposhtme:

• Feedback nga përdoruesit: Mblidhni feedback përmes anketave ose testeve të përdoruesve për të vlerësuar cilësinë e përmbajtjes së gjeneruar.

• Testimi i saktësisë: Përdorni disa mostra për të krahasuar rezultatin e kërkimit dhe relevancën reale të përmbajtjes së gjeneruar, duke kontrolluar performancën e sistemit.

• Optimizimi i modelit: Përshtatni vazhdimisht algoritmin e kërkimit dhe modelin e gjenerimit sipas rezultateve të testeve për të siguruar që sistemi të jetë efikas dhe i qëndrueshëm.

Përfundim

Përmes hapave të mësipërm, ju mund të ndërtoni një sistem efikas RAG. Me akumulimin e vazhdueshëm të të dhënave dhe përparimin e teknologjive të përpunimit, sistemet RAG do të bëhen gjithnjë e më të fuqishme, duke ofruar zgjidhje më të sakta dhe fleksibile për detyrat e gjenerimit të teksteve. Shpresojmë që ndarja e këtij artikulli të ndihmojë në suksesin tuaj në mësimin dhe aplikimin e teknologjisë RAG.