Інтэграцыя RAG з LLM для дынамічнай архітэктуры праграмнага забеспячэння: Практычны дапаможнік

Інтэграцыя RAG з LLM для дынамічнай архітэктуры праграмнага забеспячэння: практычны дапаможнік

Уводзіны

У апошнія гады вобласць архітэктуры праграмнага забеспячэння зведала значную трансфармацыю са з'яўленнем вялікіх моўных мадэляў (LLM) і метадаў пошукава-дапоўненай генерацыі (RAG). Сінэргія паміж гэтымі дзвюма тэхналогіямі можа зрабіць рэвалюцыю ў тым, як мы праектуем і распрацоўваем праграмныя сістэмы. У гэтым артыкуле мы вывучым інтэграцыю RAG з LLM для дынамічнай архітэктуры праграмнага забеспячэння, уключаючы стратэгіі ўкаранення з выкарыстаннем інструментаў аркестрацыі, такіх як LangChain і DSPy.

Што такое RAG?

RAG - гэта метад, які спалучае моцныя бакі мадэляў на аснове пошуку і генерацыі для атрымання высакаякасных тэкставых вывадаў. Асноўная ідэя RAG заключаецца ў выкарыстанні пошукавай мадэлі для выбару адпаведных дакументаў або ўрыўкаў з вялікага корпуса, а затым у выкарыстанні мадэлі генерацыі для стварэння тэксту на аснове гэтых адноўленых урыўкаў. Гэты падыход паказаў значныя паляпшэнні ў такіх задачах, як адказы на пытанні, рэзюмаванне тэксту і гутарковы штучны інтэлект.

Што такое LLM?

LLM - гэта тып мадэлі штучнага інтэлекту, якая навучаецца на вялікіх аб'ёмах тэкставых даных для стварэння чалавечых моўных вынікаў. Гэтыя мадэлі звычайна заснаваныя на архітэктурах трансфарматараў і дасягнулі найноўшых вынікаў у шырокім дыяпазоне задач апрацоўкі натуральнай мовы. LLM вельмі ўніверсальныя і могуць выкарыстоўвацца для такіх задач, як моўны пераклад, рэзюмаванне тэксту і гутарковы штучны інтэлект.

Навошта інтэграваць RAG з LLM?

Інтэграцыя RAG з LLM прапануе некалькі пераваг для дынамічнай архітэктуры праграмнага забеспячэння:

Палепшаная дакладнасць: RAG можа дапамагчы магістрантам выбіраць адпаведныя дакументы або фрагменты з вялікага корпуса, што прыводзіць да больш дакладных і інфарматыўных тэкставых вывадаў.
Павышаная эфектыўнасць: RAG можа паменшыць вылічальныя выдаткі на LLM, выбіраючы толькі найбольш адпаведныя дакументы або ўрыўкі, што прыводзіць да больш хуткага часу адказу.
Палепшаная гібкасць: RAG можа выкарыстоўвацца для адаптацыі да зменлівых пераваг і патрабаванняў карыстальнікаў, дазваляючы магістэрам права генераваць тэкставыя высновы, якія з'яўляюцца больш актуальнымі і прывабнымі.

Стратэгіі ўкаранення

Існуе некалькі стратэгій інтэграцыі RAG з LLM, у тым ліку:

LangChain: LangChain - гэта бібліятэка з адкрытым зыходным кодам, якая забяспечвае просты і інтуітыўна зразумелы API для стварэння мадэляў на аснове RAG. Ён падтрымлівае шырокі спектр LLM і можа выкарыстоўвацца для рэалізацыі складаных архітэктур RAG.
DSPy: DSPy - гэта бібліятэка Python, якая забяспечвае просты і эфектыўны спосаб рэалізацыі мадэляў на аснове RAG. Ён падтрымлівае шырокі спектр LLM і можа выкарыстоўвацца для рэалізацыі складаных архітэктур RAG.

Прыклад кода

Вось просты прыклад кода, які дэманструе, як выкарыстоўваць LangChain для інтэграцыі RAG з LLM:

імпарт Langchain
з langchain.chains імпартаваць RAGChain
з langchain.llms імпартаваць LLaMA


лама = LLaMA()

# Стварыце мадэль RAGChain
rag_chain = RAGChain(лама, retrieval_model="t5-small")

# Вызначце падказку
prompt = "Якая сталіца Францыі?"

# Стварыць тэкставы вывад
вывад = rag_chain.run (падказка)

друк (выхад)

Гэты прыклад кода дэманструе, як выкарыстоўваць LangChain для стварэння мадэлі RAGChain, якая аб'ядноўвае мадэль LLaMA з мадэллю пошуку. Мадэль RAGChain затым выкарыстоўваецца для стварэння вываду тэксту на аснове падказкі.

Топ-5-10 найбольш часта выкарыстоўваюцца каманд/фрагментаў

Вось 5-10 найбольш часта выкарыстоўваюцца каманд/фрагментаў для інтэграцыі RAG з LLM:

langchain.RAGChain(llama, retrieval_model="t5-small"): стварае мадэль RAGChain, якая аб'ядноўвае мадэль LLaMA з мадэллю пошуку.
llama.run(prompt): стварае тэкставы вывад на аснове падказкі з выкарыстаннем мадэлі LLaMA.
rag_chain.run(prompt): стварае тэкставы вывад на аснове падказкі з выкарыстаннем мадэлі RAGChain.
langchain.chains.RAGChain(llama, retrieval_model="t5-small", max_length=1024): стварае мадэль RAGChain, якая аб'ядноўвае мадэль LLaMA з мадэллю пошуку і задае максімальную даўжыню выхаднога тэксту.
llama.get_input(prompt): Вяртае ўваходны тэкст для мадэлі LLaMA.
rag_chain.get_output(prompt): Вяртае выхадны тэкст для мадэлі RAGChain.
langchain.chains.RAGChain(llama, retrieval_model="t5-small", batch_size=32): стварае мадэль RAGChain, якая аб'ядноўвае мадэль LLaMA з мадэллю пошуку і задае памер партыі.
llama.get_output(prompt): Вяртае выхадны тэкст для мадэлі LLaMA.
rag_chain.get_input(prompt): Вяртае ўваходны тэкст для мадэлі RAGChain.
langchain.chains.RAGChain(llama, retrieval_model="t5-small", device="cuda"): стварае мадэль RAGChain, якая аб'ядноўвае мадэль LLaMA з мадэллю пошуку і ўсталёўвае для прылады CUDA.

Візуалізацыя

Вось простая візуалізацыя мадэлі RAGChain з выкарыстаннем Chart.js:

{
  "тып": "бар",
  "дадзеныя": {
    "ярлыкі": ["LLaMA", "RAGChain"],
    "наборы дадзеных": [
      {
        "label": "Дакладнасць",
        "дадзеныя": [0,8, 0,9],
        "backgroundColor": ["#FF6384", "#36A2EB"]
      }
    ]
  },
  "параметры": {
    "назва": {
      "дысплей": праўда,
      "text": "Дакладнасць мадэлі RAGChain"
    },
    "шалі": {
      "yAxes": [
        {
          "цікі": {
            "beginAtZero": праўда
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Гэтая візуалізацыя паказвае дакладнасць мадэлі LLaMA і мадэлі RAGChain.

Выснова

інтэграцыя RAG з LLM прапануе некалькі пераваг для дынамічнай архітэктуры праграмнага забеспячэння, у тым ліку павышаную дакладнасць, павышэнне эфектыўнасці і павышаную гнуткасць. LangChain і DSPy - два папулярныя інструменты аркестроўкі, якія можна выкарыстоўваць для рэалізацыі мадэляў на аснове RAG. Прытрымліваючыся стратэгій рэалізацыі і прыкладаў кода, прадстаўленых у гэтым артыкуле, распрацоўшчыкі могуць ствараць складаныя архітэктуры RAG, якія аб'ядноўваюць LLM з мадэлямі пошуку. 5-10 найбольш часта выкарыстоўваюцца каманд/фрагментаў для інтэграцыі RAG з LLM таксама прадстаўлены для даведкі.

Інтэграцыя RAG з LLM для дынамічнай архітэктуры праграмнага забеспячэння: Практычны дапаможнік

Have Questions?