Интегриране на RAG (Retrieval-Augmented Generation) с модерни уеб рамки: Практическо ръководство

Въведение

През последните години областта на обработката на естествен език (NLP) стана свидетел на значителен скок в развитието на големи езикови модели (LLM) и техните приложения в различни области. Въпреки това, едно от основните ограничения на LLMs е тяхната неспособност да извличат и включат външни знания в своите отговори. Това е мястото, където техниките за генериране с подобрено извличане (RAG) влизат в действие. В тази статия ще проучим прилагането на RAG техники с помощта на FastAPI и Django за подобряване на възможностите на LLM в уеб приложенията, включително оркестрация с LangChain за безпроблемно извличане и обработка на данни.

Какво е RAG?

RAG е техника, която съчетава силните страни на моделите за извличане и генериране, за да произведе по-точни и информативни отговори. Основната идея зад RAG е първо да се извлече подходяща информация от база знания или база данни и след това да се използва тази информация за генериране на отговор. Този подход позволява на LLMs да използват външни знания и да предоставят по-точни и информативни отговори.

Защо да използвате RAG с FastAPI и Django?

FastAPI и Django са две от най-популярните уеб рамки, използвани за изграждане на уеб приложения. Те осигуряват стабилна и мащабируема инфраструктура за изграждане на уеб приложения и могат лесно да бъдат интегрирани с RAG техники за подобряване на възможностите на LLM. FastAPI е модерна уеб рамка, която предоставя бърз и ефективен начин за изграждане на уеб приложения, докато Django е уеб рамка от високо ниво, която предоставя архитектура, шаблони и API за изграждане на надеждни уеб приложения.

Внедряване на RAG с FastAPI

FastAPI предоставя лесен и ефективен начин за прилагане на RAG техники. Ето примерен кодов блок, който демонстрира как да използвате FastAPI за внедряване на RAG:

от fastapi импортирайте FastAPI
от langchain import LLMChain
от langchain.chains.openai импортирайте OpenAIApi

приложение = FastAPI()

@app.get("/парца")
async def rag(заявка: str):
    
    llm_chain = LLMChain(
        llm=OpenAIApi(),
        извличане=LangChainRetrieval(
            индекс=LangChainIndex(
                име="моят_индекс",
                документи=["doc1", "doc2", "doc3"]
            )
        )
    )

    # Генериране на отговор с помощта на LLM веригата
    отговор = llm_chain.run(заявка)

    връщане {"отговор": отговор}

В този пример ние дефинираме LLM верига, използвайки класа LLMChain от LangChain. След това дефинираме компонент за извличане, използвайки класа LangChainRetrieval, който се използва за извличане на подходяща информация от база знания или база данни. И накрая, ние използваме метода run, за да генерираме отговор, използвайки LLM веригата.

Внедряване на RAG с Django

Django предоставя уеб рамка на високо ниво, която може лесно да се интегрира с RAG техники. Ето примерен кодов блок, който демонстрира как да използвате Django за внедряване на RAG:

от django.http импортиране на JsonResponse
от langchain import LLMChain
от langchain.chains.openai импортирайте OpenAIApi

def rag(заявка):
    # Дефинирайте веригата LLM
    llm_chain = LLMChain(
        llm=OpenAIApi(),
        извличане=LangChainRetrieval(
            индекс=LangChainIndex(
                име="моят_индекс",
                документи=["doc1", "doc2", "doc3"]
            )
        )
    )

    # Генериране на отговор с помощта на LLM веригата
    отговор = llm_chain.run(request.GET.get("заявка"))

    връщане на JsonResponse({"отговор": отговор})

В този пример ние дефинираме функция за изглед „rag“, която приема заявка като вход и генерира отговор, използвайки веригата LLM.

Оркестриране на RAG с LangChain

LangChain предоставя прост и ефективен начин за оркестриране на RAG техники. Ето примерен кодов блок, който демонстрира как да използвате LangChain за оркестриране на RAG:

от langchain import LLMChain
от langchain.chains.openai импортирайте OpenAIApi

# Дефинирайте веригата LLM
llm_chain = LLMChain(
    llm=OpenAIApi(),
    извличане=LangChainRetrieval(
        индекс=LangChainIndex(
            име="моят_индекс",
            документи=["doc1", "doc2", "doc3"]
        )
    )
)

# Генериране на отговор с помощта на LLM веригата
отговор = llm_chain.run("Какво е RAG?")

печат (отговор)

В този пример ние дефинираме LLM верига, използвайки класа LLMChain от LangChain. След това използваме метода „run“, за да генерираме отговор, използвайки веригата LLM.

Топ 5-10 най-използвани команди/фрагменти

Ето топ 5-10 най-използвани команди/фрагменти за внедряване на RAG с FastAPI и Django:

1. from langchain import LLMChain: Импортирайте класа LLMChain от LangChain.
2. llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index", documents=["doc1", "doc2", "doc3"]))): Дефинирайте LLM верига с помощта на класа LLMChain.
3. response = llm_chain.run(query): Генерирайте отговор с помощта на LLM веригата.
4. from fastapi import FastAPI: Импортирайте класа FastAPI от FastAPI.
5. app = FastAPI(): Дефинирайте приложение FastAPI.
6. @app.get("/rag"): Дефинирайте маршрут за крайната точка на RAG.
7. llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index", documents=["doc1", "doc2", "doc3"]))): Дефинирайте LLM верига с помощта на класа LLMChain.
8. response = llm_chain.run(query): Генерирайте отговор с помощта на LLM веригата.
9. from django.http import JsonResponse: Импортирайте класа JsonResponse от Django.
10. return JsonResponse({"response": response}): Връща JSON отговор с генерирания отговор.

Визуализация

Ето визуализация на RAG тръбопровода с помощта на Chart.js:

{
  "тип": "хоризонтална лента",
  "данни": {
    "етикети": ["Извличане", "Генериране", "Последваща обработка"],
    "набори от данни": [
      {
        "етикет": "RAG тръбопровод",
        "данни": [10, 20, 30],
        "backgroundColor": [
          "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
      }
    ]
  },
  "опции": {
    "заглавие": {
      "дисплей": вярно,
      "text": "RAG тръбопровод"
    },
    "везни": {
      "yAxes": [
        {
          "кърлежи": {
            "beginAtZero": вярно
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Тази визуализация показва конвейера на RAG с три етапа: извличане, генериране и последваща обработка.

Заключение

В тази статия проучихме внедряването на RAG техники с помощта на FastAPI и Django за подобряване на възможностите на LLM в уеб приложения, включително оркестрация с LangChain за безпроблемно извличане и обработка на данни. Предоставихме и практическо ръководство за внедряване на RAG с FastAPI и Django, включително примери за код и визуализация на RAG тръбопровода. Надяваме се, че тази статия е предоставила полезен ресурс за разработчиците, които искат да внедрят RAG техники в своите уеб приложения.