Создание мощного разговорного ИИ с RAG: Полное руководство

Retrieval-Augmented Generation (RAG) — это инновационный подход, который сочетает в себе системы на основе извлечения и генеративные ИИ. Он улучшает качество и точность генерируемого контента, предоставляя большим языковым моделям (LLM) актуальную информацию из внешних источников. Этот метод соединяет традиционное извлечение информации и современный генеративный ИИ, что приводит к более информированным и контекстуально уместным ответам.

Фреймворк RAG основывается на нескольких ключевых компонентах: 1. Langchain: Библиотека Python, которая облегчает создание гибких и модульных конвейеров данных для ИИ-приложений. Она служит основой для соединения различных элементов системы RAG. 2. ChromaDB: Мощный инструмент, который эффективно находит документы на основе схожести контента с использованием векторных эмбеддингов. Он выступает в роли движка извлечения в конвейере RAG. 3. Модели OpenAI: Большие языковые модели, такие как GPT, которые могут генерировать текст, сопоставимый с человеческим, и составляют ядро генеративного компонента. 4. RAG Chain: Последовательность компонентов Langchain, которые обрабатывают извлечение документов, генерацию подсказок и генерацию ответов, связывая весь процесс воедино.

Реализация RAG предлагает несколько преимуществ: 1. Улучшенная точность: Предоставляя LLM актуальный контекст, RAG гарантирует, что сгенерированные ответы фактически верны и соответствуют намерениям пользователя. 2. Повышенная релевантность: Компонент извлечения RAG извлекает документы, наиболее тесно связанные с вопросом пользователя, что приводит к высокорелевантным и точным ответам. 3. Разговорные возможности: RAG позволяет интегрировать историю чата в процесс извлечения, позволяя системе следовать за ходом разговора и предоставлять контекстуально уместные ответы. 4. Масштабируемость: По мере роста базы знаний RAG может эффективно обрабатывать более крупные наборы данных без значительного ухудшения производительности.

Первый шаг в создании системы RAG — это загрузка данных в ChromaDB. Этот процесс включает в себя: 1. Настройку окружения и зависимостей, включая Langchain и ChromaDB. 2. Определение источника данных и путей хранения. 3. Использование glob для чтения файлов из директории, сосредоточившись на конкретных типах файлов (например, PDF). 4. Создание вспомогательных функций для генерации уникальных идентификаторов для частей документов. 5. Реализацию конвейера обработки данных, который загружает PDF-файлы, разбивает их на части, генерирует эмбеддинги и сохраняет их в ChromaDB. Код демонстрирует, как использовать PyPDFLoader для чтения PDF, RecursiveCharacterTextSplitter для разбиения текста и OpenAIEmbeddings для генерации векторных представлений текстовых частей.

Создание конвейера RAG включает несколько шагов: 1. Загрузка документов: Используйте соответствующие загрузчики (например, PyPDFLoader) для чтения документов из различных источников. 2. Разбиение текста: Используйте разбиения текста, такие как RecursiveCharacterTextSplitter, чтобы разбить документы на управляемые части. 3. Генерация эмбеддингов: Используйте OpenAIEmbeddings для создания векторных представлений текстовых частей. 4. Создание векторного хранилища: Используйте Chroma.from_documents для создания векторного хранилища с обработанными документами и их эмбеддингами. 5. Настройка извлекателя: Настройте извлекатель, который может эффективно запрашивать векторное хранилище на основе ввода пользователя. Этот конвейер гарантирует, что документы правильно обрабатываются, индексируются и становятся доступными для быстрого извлечения во время процесса вопрос-ответ.

Для обеспечения эффективного извлечения необходимо настроить клиент Chroma DB: 1. Создайте экземпляр PersistentClient из модуля chromadb, указав путь, где данные сохраняются. 2. Определите имя коллекции по умолчанию для векторной базы данных Chroma. 3. Используйте метод get_or_create_collection, чтобы либо создать новый экземпляр БД, либо получить существующий. 4. При желании продемонстрируйте, как использовать постоянный клиент для запросов, включая встраивание запроса и передачу его в метод запроса коллекции. Эта настройка позволяет бесшовно интегрировать загруженные данные и процесс извлечения, формируя важную часть системы RAG.

С установленной системой RAG запросы включают в себя: 1. Формулирование запроса на естественном языке. 2. Использование клиента Chroma DB для выполнения поиска по схожести на основе запроса. 3. Извлечение соответствующих частей документов и их метаданных. 4. Передача извлеченной информации языковой модели для генерации ответа. Статья предоставляет пример запроса к системе с вопросом 'Что такое LLM?' и демонстрирует, как получить доступ и интерпретировать результаты поиска, включая метаданные и контент из извлеченных частей.

Фреймворк RAG предлагает мощный подход к созданию разговорных ИИ-систем, которые объединяют сильные стороны моделей на основе извлечения и генеративных моделей. Используя такие инструменты, как Langchain, ChromaDB и модели OpenAI, разработчики могут создавать сложные приложения для вопрос-ответ, которые предоставляют точные, релевантные и контекстуально уместные ответы. Будущие направления для систем RAG могут включать: 1. Улучшение возможностей обучения с небольшим количеством примеров для повышения производительности на новых задачах с минимальными примерами. 2. Разработку более продвинутых механизмов извлечения для обработки сложных запросов и многослойного рассуждения. 3. Интеграцию обновлений в реальном времени в базу знаний для всегда актуальной информации. 4. Улучшение способности системы обрабатывать терминологию и концепции, специфичные для определенной области. По мере того как технологии RAG продолжают развиваться, они обещают революционизировать наше взаимодействие с ИИ-системами, делая их более способными, надежными и адаптируемыми к широкому спектру приложений.