Введение в Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Retrieval-Augmented Generation (RAG) – это методология, которая улучшает возможности больших языковых моделей (LLMs), сочетая их креативные навыки генерации с точностью фактической информации из систем поиска. Это решение помогает устранить проблему “галлюцинаций” в LLMs, когда генерируется ложная информация.
Бизнес-приложения
Внедрение RAG может значительно повысить точность ответов в различных бизнес-контекстах, таких как:
- Специализированные помощники
- Системы поддержки клиентов
- Любое приложение, где важна надежная информация из документов
Пошаговое руководство по созданию системы RAG
Шаг 1: Настройка окружения
Начните с установки необходимых библиотек, предпочтительно используя Google Colab для удобства. Установите следующие пакеты:
- transformers
- sentence-transformers
- faiss-cpu
- accelerate
- einops
- langchain
- pypdf
Шаг 2: Создание базы знаний
Создайте базу знаний, сосредоточенную на концепциях ИИ. В практических сценариях это может включать импорт данных из PDF, веб-страниц или баз данных. Примеры тем могут включать:
- Векторные базы данных
- Встраивания
- Системы RAG
Шаг 3: Загрузка и обработка документов
Загрузите документы в вашу систему и обработайте их на управляемые части для целей поиска.
Шаг 4: Создание встраиваний
Преобразуйте части документов в векторные встраивания с помощью надежной модели встраивания.
Шаг 5: Создание индекса FAISS
Используйте FAISS для создания индекса ваших встраиваний, что улучшит эффективность вашего процесса поиска.
Шаг 6: Загрузка языковой модели
Выберите легковесную открытую языковую модель из Hugging Face, оптимизированную для использования на CPU.
Шаг 7: Создание RAG-пайплайна
Разработайте функцию, которая интегрирует процессы поиска и генерации, позволяя вашей системе эффективно отвечать на запросы.
Шаг 8: Тестирование системы RAG
Проведите тесты с заранее определенными вопросами, чтобы оценить качество ответов вашей системы RAG.
Шаг 9: Оценка и улучшение системы RAG
Реализуйте функцию оценки для измерения качества ответов по различным метрикам.
Шаг 10: Продвинутые техники RAG – Расширение запросов
Улучшите свои возможности поиска, внедрив техники расширения запросов для генерации альтернативных поисковых запросов.
Шаг 11: Непрерывное улучшение
Регулярно оценивайте и совершенствуйте вашу систему RAG, внедряя продвинутые функции.
Заключение
В этом руководстве описаны основные компоненты создания системы RAG с использованием FAISS и открытой LLM.
Следующие шаги
Рассмотрите возможность изучения дополнительных улучшений вашей системы RAG, таких как:
- Создание удобного веб-интерфейса
- Масштабирование с помощью продвинутых методов индексации FAISS
- Тонкая настройка языковой модели на конкретные данные
Свяжитесь с нами
Если вам нужна помощь в управлении ИИ для вашего бизнеса, пожалуйста, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru.
