Як створити ефективну систему RAG (покращене генерування на основі пошуку): практичний посібник

У сучасній швидко розвиваючійся сфері штучного інтелекту RAG (Retrieval-Augmented Generation) став ефективним методом підвищення якості генерування тексту. Він поєднує системи пошуку з моделями генерування, підвищуючи точність і релевантність генерованого контенту. У цій статті ми детально розглянемо, як створити ефективну систему RAG, включаючи необхідні інструменти та конкретні кроки.

Що таке RAG?

RAG — це технологія, яка поєднує інформаційний пошук і генерування тексту. Вона покращує модель генерування, шукаючи відповідні документи, щоб створити більш релевантні та точні відповіді. Цей метод показує відмінні результати в багатьох сценаріях застосування, включаючи системи запитань і відповідей, генерацію діалогів та створення контенту.

Компоненти системи RAG

Перед побудовою системи RAG спочатку потрібно зрозуміти її основні компоненти:

1. Пошуковик: відповідає за пошук відповідної інформації на основі введення користувача.
2. Генератор: генерує природні мовні відповіді на основі знайденої інформації.
3. Сховище даних: зберігає джерела інформації для пошуку та генерування (наприклад, бази даних або набори документів).

Крок 1: Підготовка даних

Щоб побудувати успішну систему RAG, вам потрібно підготувати багатий і релевантний набір даних. Ці дані можуть бути документами, базами знань, FAQ тощо. Ось кілька кроків для підготовки даних:

• Збір даних:

  • Збирайте дані з різних публічних баз даних, веб-сканерів або існуючих документів.
  • Переконайтеся, що дані мають різноманітність і репрезентативність, щоб підвищити точність пошуку.

• Попередня обробка даних:

  • Очищення даних: видалення надмірного та нерелевантного контенту.
  • Форматування даних: стандартизація формату даних, наприклад, JSON, CSV тощо, для подальшої обробки.

  import pandas as pd
  
  # Читання даних
  data = pd.read_csv('data.csv')
  # Очищення даних
  data = data.dropna()
  

Крок 2: Побудова пошуковика

Побудова пошуковика є ключовою частиною системи RAG. Ось кроки для побудови пошуковика:

• Вибір алгоритму пошуку: виберіть відповідний алгоритм пошуку відповідно до вимог, наприклад, TF-IDF, BM25 або пошук за векторним поданням.

• Побудова індексу: створіть індекс з попередньо оброблених даних для швидкого пошуку.

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

• Пошук відповідних документів: виконуйте запит на основі введення користувача та отримуйте відповідні документи.

  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]
  

Крок 3: Побудова генератора

Генератор використовуватиме знайдену інформацію для створення відповідних відповідей. Можна використовувати існуючі моделі генерування тексту (наприклад, GPT-3, T5 тощо) для генерації. Ось кроки для побудови генератора:

• Вибір моделі генерування: виберіть відповідну попередньо навчена модель і налаштуйте її відповідно до вимог.

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

• Генерація відповіді: генеруйте відповідь на основі знайдених документів.

  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
  

Крок 4: Інтеграція пошуку та генерування

Інтегруйте пошуковик з генератором, щоб створити повну систему RAG. Згідно з введенням користувача, спочатку за допомогою пошуковика знаходьте відповідні документи, а потім за допомогою генератора генеруйте остаточну відповідь.

def rag_system(user_input):
    # Крок 1: Пошук відповідних документів
    retrieved_documents = retrieve_documents(user_input, tfidf_matrix)
    
    # Крок 2: Генерація відповіді
    response = generate_response(retrieved_documents['text'].tolist())
    
    return response

Крок 5: Тестування та оптимізація

Після завершення розробки системи важливо провести тестування та оптимізацію. Ви можете протестувати систему наступними способами:

• Зворотний зв'язок від користувачів: збирайте відгуки за допомогою опитувань або тестування користувачів, оцінюючи якість генерованого контенту.

• Тестування точності: використовуйте кілька зразків для порівняння результатів пошуку та фактичної релевантності генерованого контенту, перевіряючи продуктивність системи.

• Оптимізація моделі: постійно налаштовуйте алгоритм пошуку та модель генерування на основі результатів тестування, щоб забезпечити ефективність і стабільність системи.

Заключення

Завдяки наведеним вище крокам ви можете створити ефективну систему RAG. З накопиченням даних і вдосконаленням технологій обробки системи RAG стають дедалі потужнішими, надаючи більш точні та гнучкі рішення для різних завдань генерування тексту. Сподіваємося, що ця стаття допоможе вам досягти успіху в навчанні та застосуванні технології RAG.