วิธีการสร้างระบบ RAG (การสร้างที่เพิ่มการค้นหา) ที่มีประสิทธิภาพ: คู่มือปฏิบัติ

ในสาขาปัญญาประดิษฐ์ที่พัฒนาอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน RAG (Retrieval-Augmented Generation) ได้กลายเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการปรับปรุงคุณภาพการสร้างข้อความ มันช่วยเพิ่มความถูกต้องและความเกี่ยวข้องของเนื้อหาที่สร้างขึ้นโดยการรวมระบบการค้นหากับโมเดลการสร้าง บทความนี้จะอธิบายรายละเอียดเกี่ยวกับวิธีการสร้างระบบ RAG ที่มีประสิทธิภาพ รวมถึงเครื่องมือที่จำเป็นและขั้นตอนที่เฉพาะเจาะจง

RAG คืออะไร?

RAG เป็นเทคนิคที่รวมการค้นหาข้อมูลและการสร้างข้อความ มันช่วยเพิ่มโมเดลการสร้างโดยการค้นหาเอกสารที่เกี่ยวข้องเพื่อให้สามารถสร้างการตอบสนองที่เกี่ยวข้องและถูกต้องมากขึ้น วิธีนี้แสดงผลได้ดีในหลายสถานการณ์การใช้งาน รวมถึงระบบถามตอบ การสร้างการสนทนา และการสร้างเนื้อหา

ส่วนประกอบของระบบ RAG

ก่อนที่จะสร้างระบบ RAG คุณต้องเข้าใจส่วนประกอบหลักของมัน:

1. ตัวค้นหา: รับผิดชอบในการค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องตามข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อน
2. ตัวสร้าง: สร้างการตอบสนองในภาษาธรรมชาติจากข้อมูลที่ค้นพบ
3. การจัดเก็บข้อมูล: เก็บข้อมูลที่ใช้ในการค้นหาและการสร้าง (เช่น ฐานข้อมูลหรือชุดเอกสาร)

ขั้นตอนที่ 1: เตรียมข้อมูล

เพื่อสร้างระบบ RAG ที่ประสบความสำเร็จ คุณต้องเตรียมชุดข้อมูลที่หลากหลายและเกี่ยวข้อง ข้อมูลเหล่านี้อาจเป็นเอกสาร ฐานความรู้ คำถามที่พบบ่อย เป็นต้น ขั้นตอนในการเตรียมข้อมูลมีดังนี้:

• การรวบรวมข้อมูล:

  • รวบรวมข้อมูลจากฐานข้อมูลสาธารณะต่างๆ เว็บครอว์เลอร์ หรือเอกสารที่มีอยู่
  • ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความหลากหลายและเป็นตัวแทนเพื่อเพิ่มความถูกต้องในการค้นหา

• การประมวลผลข้อมูล:

  • การทำความสะอาดข้อมูล: ลบเนื้อหาที่ซ้ำซ้อนและไม่เกี่ยวข้อง
  • การจัดรูปแบบข้อมูล: ทำให้รูปแบบข้อมูลเป็นมาตรฐาน เช่น JSON, CSV เป็นต้น เพื่อการประมวลผลในภายหลัง

  import pandas as pd
  
  # การอ่านข้อมูล
  data = pd.read_csv('data.csv')
  # การทำความสะอาดข้อมูล
  data = data.dropna()
  

ขั้นตอนที่ 2: สร้างตัวค้นหา

การสร้างตัวค้นหาเป็นส่วนสำคัญของระบบ RAG ขั้นตอนในการสร้างตัวค้นมีดังนี้:

• เลือกอัลกอริธึมการค้นหา: เลือกอัลกอริธึมการค้นหาที่เหมาะสมตามความต้องการ เช่น TF-IDF, BM25 หรือการค้นหาด้วย Embedding

• สร้างดัชนี: สร้างดัชนีจากข้อมูลที่ประมวลผลแล้วเพื่อให้สามารถค้นหาได้อย่างรวดเร็ว

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

• ค้นหาเอกสารที่เกี่ยวข้อง: ค้นหาเอกสารที่เกี่ยวข้องตามข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อน

  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]
  

ขั้นตอนที่ 3: สร้างตัวสร้าง

ตัวสร้างจะใช้ข้อมูลที่ค้นพบเพื่อสร้างการตอบสนอง สามารถใช้โมเดลการสร้างข้อความที่มีอยู่ (เช่น GPT-3, T5 เป็นต้น) ในการสร้าง ขั้นตอนในการสร้างตัวสร้างมีดังนี้:

• เลือกโมเดลการสร้าง: เลือกโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าที่เหมาะสมและปรับแต่งตามความต้องการ

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

• สร้างการตอบสนอง: สร้างการตอบสนองตามเอกสารที่ค้นพบ

  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
  

ขั้นตอนที่ 4: รวมการค้นหาและการสร้าง

รวมตัวค้นหากับตัวสร้างเพื่อสร้างระบบ RAG ที่สมบูรณ์ ตามข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อน จะทำการค้นหาเอกสารที่เกี่ยวข้องก่อนผ่านตัวค้นหา จากนั้นจะสร้างการตอบสนองสุดท้ายผ่านตัวสร้าง

def rag_system(user_input):
    # ขั้นตอนที่ 1: ค้นหาเอกสารที่เกี่ยวข้อง
    retrieved_documents = retrieve_documents(user_input, tfidf_matrix)
    
    # ขั้นตอนที่ 2: สร้างการตอบสนอง
    response = generate_response(retrieved_documents['text'].tolist())
    
    return response

ขั้นตอนที่ 5: ทดสอบและปรับปรุง

หลังจากการพัฒนาระบบเสร็จสิ้น การทดสอบและปรับปรุงเป็นขั้นตอนที่สำคัญมาก คุณสามารถทดสอบได้โดยวิธีการต่อไปนี้:

• ข้อเสนอแนะแบบผู้ใช้: รวบรวมข้อเสนอแนะผ่านแบบสอบถามหรือการทดสอบผู้ใช้เพื่อประเมินคุณภาพของเนื้อหาที่สร้างขึ้น

• การทดสอบความแม่นยำ: ใช้ตัวอย่างหลายตัวเพื่อเปรียบเทียบความเกี่ยวข้องจริงของผลลัพธ์การค้นหาและเนื้อหาที่สร้างขึ้น เพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของระบบ

• การปรับปรุงโมเดล: ปรับแต่งอัลกอริธึมการค้นหาและโมเดลการสร้างอย่างต่อเนื่องตามผลการทดสอบ เพื่อให้ระบบมีประสิทธิภาพและเสถียร

บทสรุป

ผ่านขั้นตอนข้างต้น คุณสามารถสร้างระบบ RAG ที่มีประสิทธิภาพได้ ด้วยการสะสมข้อมูลอย่างต่อเนื่องและความก้าวหน้าของเทคโนโลยีการประมวลผล ระบบ RAG จะมีความแข็งแกร่งมากขึ้นเรื่อยๆ และให้โซลูชันที่แม่นยำและยืดหยุ่นสำหรับงานการสร้างข้อความต่างๆ หวังว่าการแบ่งปันในบทความนี้จะช่วยให้คุณประสบความสำเร็จในการเรียนรู้และการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี RAG.