Логотип AiToolGo

Реализация генерации с дополнением извлечения (RAG): пошаговое руководство

Глубокое обсуждение
Технический
 0
 0
 33
Эта статья предоставляет всестороннее введение в генерацию с дополнением извлечения (RAG), подробно описывая ее реализацию с использованием Python и OpenAI. Она охватывает настройку окружения, извлечение текста из PDF, векторизацию текста и генерацию дополненных ответов с помощью GPT-4, предлагая пошаговое руководство для пользователей по созданию собственных систем RAG.
  • основные моменты
  • уникальные идеи
  • практическое применение
  • ключевые темы
  • ключевые выводы
  • результаты обучения

  • • основные моменты

    • 1
      Ясное пошаговое руководство по реализации RAG
    • 2
      Практические примеры с использованием популярных библиотек, таких как OpenAI и PyMuPDF
    • 3
      Комплексное освещение процесса RAG от настройки до выполнения

  • • уникальные идеи

    • 1
      Интеграция извлечения текста и векторизации для эффективного извлечения документов
    • 2
      Комбинация извлеченного контекста с GPT-4 для улучшенной генерации ответов

  • • практическое применение

    • Статья предоставляет практические шаги для реализации RAG, что делает ее подходящей для разработчиков, стремящихся улучшить задачи генерации текста с учетом контекстной информации.

  • • ключевые темы

    • 1
      Генерация с дополнением извлечения (RAG)
    • 2
      Извлечение текста из PDF
    • 3
      Использование API OpenAI для генерации текста

  • • ключевые выводы

    • 1
      Практическая реализация RAG с использованием доступных библиотек
    • 2
      Пошаговое руководство, которое упрощает сложные процессы
    • 3
      Фокус на реальных приложениях RAG в генерации текста

  • • результаты обучения

    • 1
      Понять принципы генерации с дополнением извлечения (RAG)
    • 2
      Реализовать базовую систему RAG с использованием Python и OpenAI
    • 3
      Извлекать и векторизовать текст из PDF-документов для контекстного извлечения
примеры
учебные пособия
примеры кода
визуальные материалы
основы
продвинутый контент
практические советы
лучшие практики

“ Введение в RAG

Генерация с дополнением извлечения (RAG) — это мощная техника, которая сочетает в себе извлечение информации и генерацию текста. Она особенно полезна для создания ответов на основе конкретного контекста, извлеченного из набора документов. Эта статья предоставляет пошаговое руководство по пониманию и реализации RAG с использованием Python, OpenAI и других необходимых библиотек.

“ Настройка окружения

Для начала реализации RAG необходимо настроить рабочую среду с необходимыми библиотеками. Ключевыми библиотеками являются OpenAI для взаимодействия с языковыми моделями, PyMuPDF для работы с PDF, FAISS для эффективного поиска по сходству и Scikit-learn для предварительной обработки данных. Их можно установить с помощью pip в среде Python, такой как Google Colab.

“ Извлечение текста из PDF

Первый шаг в процессе RAG включает извлечение текста из PDF-файлов для использования в качестве источника контекста. Это достигается с помощью библиотеки PyMuPDF. Создается функция для извлечения текста с каждой страницы PDF и его конкатенации в одну строку. Извлеченный текст из всех загруженных PDF-файлов затем сохраняется в словаре для дальнейшей обработки.

“ Векторизация текста и индексация FAISS

Для обеспечения эффективного поиска извлеченные текстовые данные необходимо преобразовать в числовые векторы. Это делается с помощью векторизатора TF-IDF (частота термина - обратная частота документа) из Scikit-learn. После векторизации FAISS используется для создания индекса для быстрого поиска векторов. Векторы TF-IDF добавляются в индекс FAISS, создавая базу данных векторов документов, доступную для поиска.

“ Поиск в индексе

С векторизованными и индексированными текстовыми данными реализуется функция поиска для нахождения наиболее релевантных документов на основе запроса. Функция преобразует запрос в вектор TF-IDF и использует индекс FAISS для нахождения ближайших соответствующих векторов документов. Этот шаг позволяет эффективно извлекать релевантный контекст для процесса RAG.

“ Реализация RAG с API OpenAI

Последний шаг объединяет извлеченный контекст с GPT-4 для генерации дополненных ответов. Создается функция, которая сначала извлекает релевантные документы с помощью функции поиска, затем объединяет этот контекст с запросом пользователя в один промпт. Этот промпт отправляется в API OpenAI, который использует GPT-4 для генерации ответа на основе как запроса, так и извлеченного контекста, что приводит к более точным и релевантным ответам.

“ Заключение и ключевые выводы

Статья завершается резюме ключевых шагов по реализации базовой системы RAG: настройка окружения, извлечение текста из PDF, векторизация текста, создание индекса FAISS, поиск в индексе и генерация дополненных ответов с помощью API OpenAI. Этот подход предоставляет основу для улучшения задач генерации текста с релевантным контекстом из документов, которую можно расширить и масштабировать для более сложных приложений.

 Оригинальная ссылка: https://michael-scherding.medium.com/understanding-rag-retrieval-augmented-generation-with-a-practical-simple-example-40200d0019d5

Комментарий(0)

user's avatar

      Похожие учебные материалы

      Связанные инструменты