Введение в Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Retrieval-Augmented Generation (RAG) – это мощная методология, которая улучшает возможности больших языковых моделей (LLMs), объединяя их творческие навыки генерации с точностью фактической информации из систем поиска. Это решение помогает устранить проблему “галлюцинаций”, когда модели генерируют ложную информацию.
Бизнес-применения
Внедрение RAG может значительно повысить точность ответов в различных бизнес-контекстах, таких как:
- Специфические помощники по отраслям
- 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 настройки. 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.
Шаг 3: Загрузка и обработка документов
Загрузите документы в вашу систему и обработайте их на управляемые части для целей поиска.
Шаг 4: Создание векторных представлений
Преобразуйте части документов в векторные представления с помощью надежной модели векторизации.
Шаг 5: Создание индекса FAISS
Используйте FAISS для создания индекса ваших векторных представлений, что улучшит эффективность вашего процесса поиска.
Шаг 6: Загрузка языковой модели
Выберите легковесную открыто-source 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 использованием заранее определенных вопросов для оценки качества ответов вашей системы RAG.
Шаг 9: Оценка и улучшение системы RAG
Реализуйте функцию оценки, чтобы измерить качество ответов по различным метрикам.
Шаг 10: Продвинутые техники RAG – Расширение запросов
Улучшите свои возможности поиска, внедрив техники расширения запросов.
Шаг 11: Непрерывное улучшение
Регулярно оценивайте и улучшайте вашу систему RAG через внедрение продвинутых функций.
Заключение
В этом руководстве описаны основные компоненты создания системы RAG с использованием FAISS и открытой языковой модели.
Следующие шаги
Рассмотрите возможность изучения дополнительных улучшений для вашей системы RAG, таких как:
- Создание удобного веб-интерфейса
- Масштабирование с помощью продвинутых методов индексирования FAISS
- Тонкая настройка языковой модели на специфические данные
Свяжитесь с нами
Если вам нужна помощь в управлении ИИ для вашего бизнеса, пожалуйста, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru.
