Tích hợp RAG (Thế hệ tăng cường truy xuất) với Khung web hiện đại: Hướng dẫn thực hành

Giới thiệu

Trong những năm gần đây, lĩnh vực Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đã chứng kiến sự phát triển đột biến đáng kể của Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và các ứng dụng của chúng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Tuy nhiên, một trong những hạn chế chính của LLM là không có khả năng truy xuất và kết hợp kiến thức bên ngoài vào phản hồi của chúng. Đây là lúc các kỹ thuật Thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) phát huy tác dụng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá việc triển khai các kỹ thuật RAG bằng FastAPI và Django để nâng cao khả năng LLM trong các ứng dụng web, bao gồm cả việc phối hợp với LangChain để truy xuất và xử lý dữ liệu liền mạch.

RAG là gì?

RAG là một kỹ thuật kết hợp các điểm mạnh của mô hình Truy xuất và Tạo để tạo ra các phản hồi chính xác và giàu thông tin hơn. Ý tưởng cơ bản đằng sau RAG là trước tiên lấy thông tin liên quan từ cơ sở tri thức hoặc cơ sở dữ liệu, sau đó sử dụng thông tin này để tạo phản hồi. Cách tiếp cận này cho phép LLM tận dụng kiến thức bên ngoài và cung cấp phản hồi chính xác và giàu thông tin hơn.

Tại sao nên sử dụng RAG với FastAPI và Django?

FastAPI và Django là hai trong số các framework web phổ biến nhất được sử dụng để xây dựng các ứng dụng web. Chúng cung cấp cơ sở hạ tầng mạnh mẽ và có thể mở rộng để xây dựng các ứng dụng web và có thể dễ dàng tích hợp với các kỹ thuật RAG để nâng cao khả năng LLM. FastAPI là một khung web hiện đại cung cấp cách nhanh chóng và hiệu quả để xây dựng các ứng dụng web, trong khi Django là khung web cấp cao cung cấp kiến trúc, mẫu và API để xây dựng các ứng dụng web mạnh mẽ.

Triển khai RAG với FastAPI

FastAPI cung cấp một cách đơn giản và hiệu quả để triển khai các kỹ thuật RAG. Sau đây là khối mã mẫu minh họa cách sử dụng FastAPI để triển khai RAG:

từ nhập fastapi FastAPI
từ nhập khẩu langchain LLMChain
từ langchain.chains.openai nhập OpenAIApi

ứng dụng = FastAPI()

@app.get("/rag")
async def rag(truy vấn: str):
    
    llm_chain = LLMChain(
        llm=OpenAIApi(),
        truy xuất=LangChainTruy xuất(
            chỉ số=LangChainIndex(
                tên="my_index",
                tài liệu=["doc1", "doc2", "doc3"]
            )
        )
    )

    # Tạo phản hồi bằng chuỗi LLM
    phản hồi = llm_chain.run(truy vấn)

    trả về {"phản hồi": phản hồi}

Trong ví dụ này, chúng tôi xác định chuỗi LLM bằng cách sử dụng lớp LLMChain từ LangChain. Sau đó, chúng tôi xác định thành phần truy xuất bằng cách sử dụng lớp LangChainRetrieval, được sử dụng để truy xuất thông tin liên quan từ cơ sở kiến thức hoặc cơ sở dữ liệu. Cuối cùng, chúng tôi sử dụng phương thức run để tạo phản hồi bằng chuỗi LLM.

Triển khai RAG với Django

Django cung cấp một khung web cấp cao có thể dễ dàng tích hợp với các kỹ thuật RAG. Dưới đây là khối mã mẫu minh họa cách sử dụng Django để triển khai RAG:

từ django.http nhập JsonResponse
từ nhập khẩu langchain LLMChain
từ langchain.chains.openai nhập OpenAIApi

giẻ rách (yêu cầu):
    # Xác định chuỗi LLM
    llm_chain = LLMChain(
        llm=OpenAIApi(),
        truy xuất=LangChainTruy xuất(
            chỉ số=LangChainIndex(
                tên="my_index",
                tài liệu=["doc1", "doc2", "doc3"]
            )
        )
    )

    # Tạo phản hồi bằng chuỗi LLM
    phản hồi = llm_chain.run(request.GET.get("truy vấn"))

    trả về JsonResponse({"response": reply})

Trong ví dụ này, chúng tôi xác định hàm xem rag lấy truy vấn làm đầu vào và tạo phản hồi bằng chuỗi LLM.

Điều phối RAG với LangChain

LangChain cung cấp một cách đơn giản và hiệu quả để phối hợp các kỹ thuật RAG. Sau đây là khối mã ví dụ minh họa cách sử dụng LangChain để điều phối RAG:

từ nhập khẩu langchain LLMChain
từ langchain.chains.openai nhập OpenAIApi

# Xác định chuỗi LLM
llm_chain = LLMChain(
    llm=OpenAIApi(),
    truy xuất=LangChainTruy xuất(
        chỉ mục=LangChainIndex(
            tên="my_index",
            tài liệu=["doc1", "doc2", "doc3"]
        )
    )
)

# Tạo phản hồi bằng chuỗi LLM
phản hồi = llm_chain.run("RAG là gì?")

in(phản hồi)

Trong ví dụ này, chúng tôi xác định chuỗi LLM bằng cách sử dụng lớp LLMChain từ LangChain. Sau đó, chúng tôi sử dụng phương thức run để tạo phản hồi bằng chuỗi LLM.

Top 5-10 Lệnh/Đoạn mã được sử dụng nhiều nhất

Dưới đây là 5-10 lệnh/đoạn mã được sử dụng nhiều nhất để triển khai RAG với FastAPI và Django:

from langchain import LLMChain: Nhập lớp LLMChain từ LangChain.
llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index", Documents=["doc1", "doc2", "doc3"]))): Xác định chuỗi LLM bằng cách sử dụng lớp LLMChain.
response = llm_chain.run(query): Tạo phản hồi bằng chuỗi LLM.
from fastapi import FastAPI: Nhập lớp FastAPI từ FastAPI.
app = FastAPI(): Xác định một ứng dụng FastAPI.
@app.get("/rag"): Xác định tuyến đường cho điểm cuối RAG.
llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index", Documents=["doc1", "doc2", "doc3"]))): Xác định chuỗi LLM bằng cách sử dụng lớp LLMChain.
response = llm_chain.run(query): Tạo phản hồi bằng chuỗi LLM.
from django.http import JsonResponse: Nhập lớp JsonResponse từ Django.
return JsonResponse({"response": reply}): Trả về phản hồi JSON với phản hồi được tạo.

Trực quan hóa

Dưới đây là hình ảnh trực quan của quy trình RAG bằng Chart.js:

{
  "loại": "thanh ngang",
  "dữ liệu": {
    "nhãn": ["Truy xuất", "Tạo", "Xử lý hậu kỳ"],
    "bộ dữ liệu": [
      {
        "nhãn": "Đường ống RAG",
        "dữ liệu": [10, 20, 30],
        "màu nền": [
          "rgba(255, 99, 132, 0,2)",
          "rgba(54, 162, 235, 0,2)",
          "rgba(255, 206, 86, 0.2)"
        ],
        "màu viền": [
          "rgba(255, 99, 132, 1)",
          "rgba(54, 162, 235, 1)",
          "rgba(255, 206, 86, 1)"
        ],
        "Biên giới rộng": 1
      }
    ]
  },
  "tùy chọn": {
    "tiêu đề": {
      "hiển thị": đúng,
      "văn bản": "Đường ống RAG"
    },
    "cân": {
      "yAxes": [
        {
          "tích tắc": {
            "bắt đầuAtZero": đúng
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Hình ảnh trực quan này hiển thị quy trình RAG với ba giai đoạn: truy xuất, tạo và xử lý hậu kỳ.

Kết luận

Trong bài viết này, chúng tôi đã khám phá việc triển khai các kỹ thuật RAG bằng FastAPI và Django để nâng cao khả năng LLM trong các ứng dụng web, bao gồm cả việc phối hợp với LangChain để truy xuất và xử lý dữ liệu liền mạch. Chúng tôi cũng cung cấp hướng dẫn thực tế để triển khai RAG với FastAPI và Django, bao gồm các ví dụ về mã và hình ảnh trực quan về quy trình RAG. Chúng tôi hy vọng rằng bài viết này đã cung cấp tài nguyên hữu ích cho các nhà phát triển muốn triển khai kỹ thuật RAG trong ứng dụng web của họ.

Tích hợp RAG (Thế hệ tăng cường truy xuất) với các khung web hiện đại: Hướng dẫn thực hành

Tích hợp RAG (Thế hệ tăng cường truy xuất) với Khung web hiện đại: Hướng dẫn thực hành

Have Questions?