Интеграция RAG (генерация дополненной информации) с современными веб-фреймворками: практическое руководство

Введение

В последние годы в области обработки естественного языка (NLP) произошел значительный всплеск разработки моделей большого языка (LLM) и их приложений в различных областях. Однако одним из основных ограничений LLM является их неспособность извлекать и включать внешние знания в свои ответы. Именно здесь в игру вступают методы расширенной генерации (RAG). В этой статье мы рассмотрим реализацию методов RAG с использованием FastAPI и Django для расширения возможностей LLM в веб-приложениях, включая оркестровку с LangChain для беспрепятственного поиска и обработки данных.

Что такое ТРЯПКА?

RAG — это метод, который сочетает в себе сильные стороны моделей поиска и генерации для получения более точных и информативных ответов. Основная идея RAG заключается в том, чтобы сначала получить соответствующую информацию из базы знаний или базы данных, а затем использовать эту информацию для генерации ответа. Такой подход позволяет LLM использовать внешние знания и предоставлять более точные и информативные ответы.

Зачем использовать RAG с FastAPI и Django?

FastAPI и Django — две самые популярные веб-платформы, используемые для создания веб-приложений. Они обеспечивают надежную и масштабируемую инфраструктуру для создания веб-приложений и могут быть легко интегрированы с методами RAG для расширения возможностей LLM. FastAPI — это современная веб-инфраструктура, обеспечивающая быстрый и эффективный способ создания веб-приложений, а Django — это веб-инфраструктура высокого уровня, предоставляющая архитектуру, шаблоны и API для создания надежных веб-приложений.

Внедрение RAG с помощью FastAPI

FastAPI предоставляет простой и эффективный способ реализации методов RAG. Вот пример блока кода, демонстрирующий, как использовать FastAPI для реализации RAG:

из fastapi импортировать FastAPI
из импорта langchain LLMChain
из langchain.chains.openai импортировать OpenAIApi

приложение = ФастAPI()

@app.get("/rag")
async def rag (запрос: str):
    
    llm_chain = LLMChain(
        llm=OpenAIApi(),
        получение = LangChainRetrival (
            индекс=LangChainIndex(
                имя="мой_индекс",
                документы = ["doc1", "doc2", "doc3"]
            )
        )
    )

    # Генерируем ответ, используя цепочку LLM
    ответ = llm_chain.run(запрос)

    вернуть {"ответ": ответ}

В этом примере мы определяем цепочку LLM, используя класс LLMChain из LangChain. Затем мы определяем компонент поиска, используя класс LangChainRetrival, который используется для извлечения соответствующей информации из базы знаний или базы данных. Наконец, мы используем метод run для генерации ответа с использованием цепочки LLM.

Реализация RAG с помощью Django

Django предоставляет высокоуровневую веб-инфраструктуру, которую можно легко интегрировать с методами RAG. Вот пример блока кода, демонстрирующий, как использовать Django для реализации RAG:

из django.http импортировать JsonResponse
из импорта langchain LLMChain
из langchain.chains.openai импортировать OpenAIApi

защита тряпка (запрос):
    # Определите цепочку LLM
    llm_chain = LLMChain(
        llm=OpenAIApi(),
        получение = LangChainRetrival (
            индекс=LangChainIndex(
                имя="мой_индекс",
                документы = ["doc1", "doc2", "doc3"]
            )
        )
    )

    # Генерируем ответ, используя цепочку LLM
    ответ = llm_chain.run(request.GET.get("запрос"))

    return JsonResponse({"ответ": ответ})

В этом примере мы определяем функцию просмотра «rag», которая принимает запрос в качестве входных данных и генерирует ответ, используя цепочку LLM.

Организация RAG с помощью LangChain

LangChain предоставляет простой и эффективный способ оркестрации методов RAG. Вот пример блока кода, демонстрирующий, как использовать LangChain для оркестрации RAG:

из импорта langchain LLMChain
из langchain.chains.openai импортировать OpenAIApi

# Определите цепочку LLM
llm_chain = LLMChain(
    llm=OpenAIApi(),
    получение = LangChainRetrival (
        индекс=LangChainIndex(
            имя="мой_индекс",
            документы = ["doc1", "doc2", "doc3"]
        )
    )
)

# Генерируем ответ, используя цепочку LLM
ответ = llm_chain.run("Что такое RAG?")

распечатать (ответ)

В этом примере мы определяем цепочку LLM, используя класс LLMChain из LangChain. Затем мы используем метод «run» для генерации ответа с использованием цепочки LLM.

Топ-5–10 наиболее часто используемых команд/фрагментов

Вот 5–10 наиболее часто используемых команд/фрагментов для реализации RAG с помощью FastAPI и Django:

из langchain import LLMChain: импортируйте класс LLMChain из LangChain.
llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), retrival=LangChainRetrival(index=LangChainIndex(name="my_index", documents=["doc1", "doc2", "doc3"]))): определите цепочку LLM с помощью класса LLMChain.
response = llm_chain.run(query): сгенерируйте ответ, используя цепочку LLM.
from fastapi import FastAPI: импортируйте класс FastAPI из FastAPI.
app = FastAPI(): Определите приложение FastAPI.
@app.get("/rag"): определите маршрут для конечной точки RAG.
llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), retrival=LangChainRetrival(index=LangChainIndex(name="my_index", documents=["doc1", "doc2", "doc3"]))): определите цепочку LLM с помощью класса LLMChain.
response = llm_chain.run(query): сгенерируйте ответ, используя цепочку LLM.
из django.http import JsonResponse: импортируйте класс JsonResponse из Django.
return JsonResponse({"response": ответ}): вернуть ответ JSON с сгенерированным ответом.

Визуализация

Вот визуализация конвейера RAG с использованием Chart.js:

{
  "type": "horizontalBar",
  "данные": {
    "labels": ["Извлечение", "Генерация", "Постобработка"],
    "наборы данных": [
      {
        "label": "Тряпичный трубопровод",
        «данные»: [10, 20, 30],
        "Цвет фона": [
          "rgba(255, 99, 132, 0,2)",
          "rgba(54, 162, 235, 0,2)",
          "rgba(255, 206, 86, 0,2)"
        ],
        "borderColor": [
          "rgba(255, 99, 132, 1)",
          "rgba(54, 162, 235, 1)",
          "rgba(255, 206, 86, 1)"
        ],
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "варианты": {
    "заголовок": {
      «дисплей»: правда,
      "text": "Тряпичный трубопровод"
    },
    "весы": {
      "yAxes": [
        {
          "тикает": {
            «beginAtZero»: правда
          }
        }
      ]
    }
  }
}

На этой визуализации показан конвейер RAG с тремя этапами: извлечение, генерация и постобработка.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели реализацию методов RAG с использованием FastAPI и Django для расширения возможностей LLM в веб-приложениях, включая оркестровку с LangChain для беспрепятственного поиска и обработки данных. Мы также предоставили практическое руководство по реализации RAG с помощью FastAPI и Django, включая примеры кода и визуализацию конвейера RAG. Мы надеемся, что эта статья предоставила полезный ресурс для разработчиков, желающих реализовать методы RAG в своих веб-приложениях.

Интеграция RAG (генерация дополненной информации) с современными веб-фреймворками: практическое руководство

Интеграция RAG (генерация дополненной информации) с современными веб-фреймворками: практическое руководство

Have Questions?