Jinsi ya Kuunda Mfumo wa RAG (Uzalishaji ulioimarishwa na Utafutaji) wa Kifaa: Mwongozo wa Vitendo

Katika uwanja wa akili bandia unaokua kwa kasi, RAG (Uzalishaji ulioimarishwa na Utafutaji) umekuwa njia yenye ufanisi ya kuboresha ubora wa uzalishaji wa maandiko. Inaboresha usahihi na umuhimu wa yaliyomo kwa kuunganisha mifumo ya utafutaji na mifano ya uzalishaji. Makala hii itakuelezea kwa kina jinsi ya kuunda mfumo wa RAG wenye ufanisi, ikiwa ni pamoja na zana muhimu na hatua maalum.

Nini maana ya RAG?

RAG ni teknolojia inayounganisha utafutaji wa habari na uzalishaji wa maandiko. Inaboresha mfano wa uzalishaji kwa kutafuta hati zinazohusiana ili kutoa majibu yanayohusiana na sahihi zaidi. Njia hii imeonyesha ufanisi katika mazingira mengi ya matumizi, ikiwa ni pamoja na mifumo ya maswali na majibu, uzalishaji wa mazungumzo, na uundaji wa yaliyomo.

Vipengele vya Mfumo wa RAG

Kabla ya kujenga mfumo wa RAG, kwanza unahitaji kuelewa vipengele vyake vya msingi:

1. Mtafutaji: Anawajibika kwa kutafuta habari zinazohusiana kulingana na ingizo la mtumiaji.
2. Mzalishaji: Kutoa majibu ya lugha ya asili kulingana na habari iliyopatikana.
3. Hifadhi ya Data: Hifadhi ya vyanzo vya habari vinavyotumika kwa utafutaji na uzalishaji (kama vile hifadhidata au mkusanyiko wa hati).

hatua 1: Kuandaa Data

Ili kujenga mfumo wa RAG wenye mafanikio, unahitaji kuandaa mkusanyiko wa data wenye utajiri na umuhimu. Data hizi zinaweza kuwa hati, maktaba ya maarifa, maswali na majibu, n.k. Hapa kuna hatua kadhaa za kuandaa data:

• Kukusanya Data:

  • Kukusanya data kutoka hifadhidata mbalimbali za umma, crawlers za mtandao au hati zilizopo.
  • Hakikisha data ina utofauti na uwakilishi ili kuboresha usahihi wa utafutaji.

• Kuchakata Data:

  • Usafi wa Data: Ondoa yaliyomo yasiyo na maana na yasiyo muhimu.
  • Uwekaji wa Data: Sanitize muundo wa data, kama JSON, CSV, n.k., kwa ajili ya usindikaji wa baadaye.

  import pandas as pd
  
  # Kusoma data
  data = pd.read_csv('data.csv')
  # Usafi wa data
  data = data.dropna()
  

hatua 2: Kujenga Mtafutaji

Kujenga mtafutaji ni sehemu muhimu ya mfumo wa RAG. Hapa kuna hatua za kujenga mtafutaji:

• Chagua Algorithimu ya Utafutaji: Chagua algorithimu inayofaa kulingana na mahitaji, kama TF-IDF, BM25 au utafutaji wa Embedding.

• Jenga Kielelezo: Jenga kielelezo cha data iliyochakatwa ili kuwezesha utafutaji wa haraka.

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

• Pata Hati Zinazohusiana: Tafuta hati zinazohusiana kulingana na ingizo la mtumiaji.

  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]
  

hatua 3: Kujenga Mzalishaji

Mzalishaji utatumia habari zilizopatikana kutoa majibu yanayofaa. Unaweza kutumia mifano ya uzalishaji wa maandiko iliyopo (kama GPT-3, T5, n.k.) kwa ajili ya uzalishaji. Hapa kuna hatua za kujenga mzalishaji:

• Chagua Mfano wa Uzalishaji: Chagua mfano wa awali unaofaa na uboreshe kulingana na mahitaji.

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

• Zalisha Majibu: Pata majibu kulingana na hati zilizopatikana.

  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
  

hatua 4: Kuunganisha Utafutaji na Uzalishaji

Unganisha mtafutaji na mzalishaji ili kuunda mfumo kamili wa RAG. Kulingana na ingizo la mtumiaji, kwanza tafuta hati zinazohusiana kupitia mtafutaji, kisha uzalishe majibu ya mwisho kupitia mzalishaji.

def rag_system(user_input):
    # Hatua 1: Tafuta hati zinazohusiana
    retrieved_documents = retrieve_documents(user_input, tfidf_matrix)
    
    # Hatua 2: Zalisha majibu
    response = generate_response(retrieved_documents['text'].tolist())
    
    return response

hatua 5: Kujaribu na Kuboresha

Baada ya kumaliza maendeleo ya mfumo, ni hatua muhimu kufanya majaribio na kuboresha. Unaweza kufanya majaribio kwa njia zifuatazo:

• Mrejesho wa Watumiaji: Kusanya mrejesho kupitia tafiti au majaribio ya watumiaji, kutathmini ubora wa yaliyomo yaliyotolewa.

• Majaribio ya Usahihi: Tumia sampuli nyingi kulinganisha matokeo ya utafutaji na umuhimu halisi wa yaliyomo yaliyotolewa, kuangalia utendaji wa mfumo.

• Kuboresha Mfano: Kulingana na matokeo ya majaribio, endelea kuboresha algorithimu ya utafutaji na mfano wa uzalishaji, kuhakikisha mfumo unafanya kazi kwa ufanisi na kwa utulivu.

Hitimisho

Kupitia hatua zilizotajwa hapo juu, unaweza kujenga mfumo wa RAG wenye ufanisi. Kadri data inavyoendelea kukusanywa na teknolojia ya usindikaji inavyoendelea kuboreshwa, mifumo ya RAG itakuwa na nguvu zaidi, ikitoa suluhisho sahihi na rahisi kwa kazi mbalimbali za uzalishaji wa maandiko. Tunatumai kwamba kushiriki kwa makala hii kutakusaidia kufanikiwa katika kujifunza na kutumia teknolojia ya RAG.