ଉନ୍ନତ ସଫ୍ଟୱେର୍ ବିକାଶ କାର୍ଯ୍ୟ ପ୍ରବାହ ପାଇଁ LLM ସହିତ RAG କୁ ଏକତ୍ର କରିବା

ପରିଚୟ

ସଫ୍ଟୱେର୍ ବିକାଶ ଦୃଶ୍ୟ ଦ୍ରୁତ ଗତିରେ ବିକଶିତ ହେଉଛି, କୃତ୍ରିମ ବୁଦ୍ଧି (AI), ମେସିନ୍ ଲର୍ନିଂ (ML) ଏବଂ ପ୍ରାକୃତିକ ଭାଷା ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ (NLP) ର ଅଗ୍ରଗତି ଦ୍ୱାରା ପରିଚାଳିତ | ଦୁଇଟି ପ୍ରମୁଖ ପ୍ରଯୁକ୍ତିବିଦ୍ୟା ଯାହାକି ଆମେ ସଫ୍ଟୱେର୍ ବିକାଶର ପଦ୍ଧତିରେ ବ izing ପ୍ଳବିକ ହେଉଛି ପୁନରୁଦ୍ଧାର-ଅଗମେଣ୍ଟେଡ୍ ଜେନେରେସନ୍ (RAG) ଏବଂ ବଡ଼ ଭାଷା ମଡେଲଗୁଡିକ (LLMs) | ଏହି ଆର୍ଟିକିଲରେ, ସଫ୍ଟୱେର୍ ଇଞ୍ଜିନିୟରିଂ ପ୍ରକ୍ରିୟାଗୁଡ଼ିକୁ ଶୃଙ୍ଖଳିତ କରିବା, କୋଡ୍ ଉତ୍ପାଦନକୁ ଉନ୍ନତ କରିବା ଏବଂ ବିକାଶକାରୀଙ୍କ ଉତ୍ପାଦନ ବୃଦ୍ଧି ପାଇଁ LLM ସହିତ RAG ର ଏକୀକରଣକୁ ଆମେ ଅନୁସନ୍ଧାନ କରିବୁ |

ପୁନରୁଦ୍ଧାର-ଅଗମେଣ୍ଟେଡ୍ ଜେନେରେସନ୍ (RAG) କ’ଣ?

RAG ହେଉଛି ଏକ କ que ଶଳ ଯାହା ପୁନରୁଦ୍ଧାର-ଆଧାରିତ ଏବଂ NLP ପ୍ରତି ପି generation ଼ି-ଆଧାରିତ ଆଭିମୁଖ୍ୟର ଶକ୍ତିଗୁଡ଼ିକୁ ଏକତ୍ର କରିଥାଏ | ଏହା ପାଠ୍ୟର ଏକ ବୃହତ କର୍ପସରୁ ପ୍ରାସଙ୍ଗିକ ସୂଚନା ପୁନରୁଦ୍ଧାର ଏବଂ ନୂତନ ପାଠ୍ୟର ଉତ୍ପାଦନ ପାଇଁ ଏହାକୁ ବ୍ୟବହାର କରିବା ସହିତ ଜଡିତ | ପ୍ରଶ୍ନର ଉତ୍ତର, ପାଠ୍ୟ ସାରାଂଶ ଏବଂ କୋଡ୍ ଉତ୍ପାଦନ ସହିତ ବିଭିନ୍ନ NLP କାର୍ଯ୍ୟରେ ଏହି ପଦ୍ଧତି ଅତ୍ୟନ୍ତ ପ୍ରଭାବଶାଳୀ ବୋଲି ଦର୍ଶାଯାଇଛି |

ବଡ଼ ଭାଷା ମଡେଲଗୁଡିକ (LLMs) କ’ଣ?

LLM ଗୁଡିକ ହେଉଛି ଏକ ପ୍ରକାର ସ୍ନାୟୁ ନେଟୱାର୍କ ଯାହା ମାନବ ପରି ଭାଷା ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ଏବଂ ସୃଷ୍ଟି କରିବା ପାଇଁ ଡିଜାଇନ୍ ହୋଇଛି | ସେଗୁଡିକ ସାଧାରଣତ text ପାଠ୍ୟର ବୃହତ ଡାଟାସେଟ ଉପରେ ତାଲିମ ପ୍ରାପ୍ତ ଏବଂ ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ କାର୍ଯ୍ୟଗୁଡ଼ିକ ପାଇଁ ଭାଷା ଅନୁବାଦ, ପାଠ୍ୟ ସାରାଂଶ ଏବଂ କୋଡ୍ ଉତ୍ପାଦନ ପାଇଁ ସୂକ୍ଷ୍ମ ଭାବରେ ସଜାଯାଇପାରିବ | ଅନେକ NLP କାର୍ଯ୍ୟରେ LLM ଗୁଡିକ ଅତ୍ୟାଧୁନିକ ଫଳାଫଳ ହାସଲ କରିଛନ୍ତି ଏବଂ ଚାଟ୍ବଟ୍, ଭର୍ଚୁଆଲ୍ ଆସିଷ୍ଟାଣ୍ଟ ଏବଂ ଭାଷା ଅନୁବାଦ ପ୍ରଣାଳୀ ପରି ପ୍ରୟୋଗରେ ବହୁଳ ଭାବରେ ବ୍ୟବହୃତ ହେଉଛି |

ଉନ୍ନତ ସଫ୍ଟୱେର୍ ବିକାଶ କାର୍ଯ୍ୟ ପ୍ରବାହ ପାଇଁ LLM ସହିତ RAG କୁ ଏକତ୍ର କରିବା

LLM ସହିତ RAG ର ଏକୀକରଣରେ ଆମେ ସଫ୍ଟୱେର୍ ବିକାଶର ପଦ୍ଧତିରେ ବିପ୍ଳବ କରିବାର ସାମର୍ଥ୍ୟ ଅଛି | ପୁନରୁଦ୍ଧାର-ଆଧାରିତ ଏବଂ ପି generation ଼ି-ଆଧାରିତ ଆଭିମୁଖ୍ୟର ଶକ୍ତିଗୁଡ଼ିକୁ ମିଶ୍ରଣ କରି, RAG LLM ଗୁଡ଼ିକୁ ଅଧିକ ସଠିକ୍ ଏବଂ ପ୍ରାସଙ୍ଗିକ କୋଡ୍ ସୃଷ୍ଟି କରିବାରେ ସାହାଯ୍ୟ କରିଥାଏ | ଏହା ବିକାଶକାରୀ ଉତ୍ପାଦକତା, କୋଡ୍ ଗୁଣ ଏବଂ ସାମଗ୍ରିକ ସଫ୍ଟୱେର୍ ବିକାଶ କାର୍ଯ୍ୟ ପ୍ରବାହରେ ଉଲ୍ଲେଖନୀୟ ଉନ୍ନତି ଆଣିପାରେ |

ଅର୍କେଷ୍ଟ୍ରେସନ୍ ଟୁଲ୍ସ: ଲାଙ୍ଗ୍ ଚେନ୍ ଏବଂ DSPy

RAG କୁ LLM ସହିତ ଏକୀଭୂତ କରିବା ପାଇଁ, ଆମକୁ ଅର୍କେଷ୍ଟ୍ରେସନ୍ ଟୁଲ୍ସ ଦରକାର ଯାହାକି ତଥ୍ୟ ପ୍ରବାହକୁ ପରିଚାଳନା କରିପାରିବ ଏବଂ RAG ଏବଂ LLM ଉପାଦାନଗୁଡ଼ିକର କାର୍ଯ୍ୟକାରିତାକୁ ନିୟନ୍ତ୍ରଣ କରିପାରିବ | ଦୁଇଟି ଲୋକପ୍ରିୟ ଅର୍କେଷ୍ଟ୍ରେସନ୍ ଉପକରଣ ଯାହା ଏହି ଉଦ୍ଦେଶ୍ୟରେ ବ୍ୟବହୃତ ହୋଇପାରିବ ସେଗୁଡ଼ିକ ହେଉଛି ଲ୍ୟାଙ୍ଗ୍ ଚେନ୍ ଏବଂ DSPy |

ଲାଙ୍ଗ୍ ଚେନ୍

LangChain ହେଉଛି ଏକ ମୁକ୍ତ ଉତ୍ସ ପାଇଥନ୍ ଲାଇବ୍ରେରୀ ଯାହା RAG- ଆଧାରିତ ପ୍ରୟୋଗଗୁଡ଼ିକ ନିର୍ମାଣ ପାଇଁ ଏକ ସରଳ ଏବଂ ଅନ୍ତର୍ନିହିତ API ପ୍ରଦାନ କରିଥାଏ | ଶକ୍ତିଶାଳୀ ସଫ୍ଟୱେର୍ ବିକାଶ କାର୍ଯ୍ୟ ପ୍ରବାହ ସୃଷ୍ଟି କରିବାକୁ ଏହା ଡେଭଲପର୍ମାନଙ୍କୁ LLM ଏବଂ ଅନ୍ୟ NLP ଉପାଦାନଗୁଡ଼ିକ ସହିତ RAG କୁ ସହଜରେ ସଂଯୋଗ କରିବାକୁ ଅନୁମତି ଦିଏ |

DSPy

DSPy ହେଉଛି ଅନ୍ୟ ଏକ ମୁକ୍ତ ଉତ୍ସ ପାଇଥନ୍ ଲାଇବ୍ରେରୀ ଯାହା RAG- ଆଧାରିତ ପ୍ରୟୋଗଗୁଡ଼ିକ ନିର୍ମାଣ ପାଇଁ ଏକ ଉଚ୍ଚ ସ୍ତରୀୟ API ପ୍ରଦାନ କରିଥାଏ | ଏହା LLM ଏବଂ ଅନ୍ୟାନ୍ୟ NLP ଉପାଦାନଗୁଡ଼ିକ ସହିତ ନିରବଚ୍ଛିନ୍ନ ଭାବରେ କାର୍ଯ୍ୟ କରିବାକୁ ଡିଜାଇନ୍ ହୋଇଛି, ଏହାକୁ LLM ସହିତ RAG ସଂଯୋଗ କରିବା ପାଇଁ ଏକ ଆଦର୍ଶ ପସନ୍ଦ |

କୋଡ୍ ଉଦାହରଣ: LangChain ବ୍ୟବହାର କରି RAG କୁ LLM ସହିତ ଏକୀକୃତ କରିବା

ଏଠାରେ ଏକ ସରଳ କୋଡ୍ ଉଦାହରଣ ଅଛି ଯାହାକି LangChain ବ୍ୟବହାର କରି LLM ସହିତ RAG କୁ କିପରି ସଂଯୋଗ କରାଯିବ ତାହା ଦର୍ଶାଏ: "ପାଇଥନ୍ | langchain ଆମଦାନି କରନ୍ତୁ | langchain.chains ରୁ RAGChain ଆମଦାନି କରନ୍ତୁ |

rag_model = langchain.RAG ( ଇଣ୍ଡେକ୍ସ = langchain.Index ( ନାମ = "my_index", ଡକ୍ୟୁମେଣ୍ଟ୍ = ["ଡକ୍ୟୁମେଣ୍ଟ୍ 1", "ଡକ୍ୟୁମେଣ୍ଟ୍ 2", "ଡକ୍ୟୁମେଣ୍ଟ୍ 3"], ), retriever = langchain.Retriever ( ନାମ = "my_retriever", ମଡେଲ୍ = "my_retriever_model", ), ଜେନେରେଟର = langchain.Generator ( ନାମ = "my_generator", ମଡେଲ୍ = "my_generator_model", ), )

LLM ମଡେଲ୍ ବ୍ୟାଖ୍ୟା କରନ୍ତୁ |

llm_model = langchain.LLM ( ନାମ = "my_llm", ମଡେଲ୍ = "my_llm_model", )

ଏକ RAG ଶୃଙ୍ଖଳା ସୃଷ୍ଟି କରନ୍ତୁ |

rag_chain = RAGChain ( ନାମ = "my_rag_chain", ମଡେଲ୍ = rag_model, llm = llm_model, )

କୋଡ୍ ସୃଷ୍ଟି କରିବାକୁ RAG ଶୃଙ୍ଖଳା ବ୍ୟବହାର କରନ୍ତୁ |

କୋଡ୍ = rag_chain.generate ( input_text = "ଏକ ଫଙ୍କସନ୍ ଲେଖ, ଯାହା ଦୁଇଟି ଇଣ୍ଟିଜର୍ କୁ ଇନପୁଟ୍ ଭାବରେ ନେଇଥାଏ ଏବଂ ସେମାନଙ୍କର ରାଶି ଫେରସ୍ତ କରେ", )

ମୁଦ୍ରଣ (କୋଡ୍) `` ଏହି କୋଡ୍ ଉଦାହରଣ ଦର୍ଶାଏ ଯେ କିପରି LangChain ବ୍ୟବହାର କରି ଏକ RAG ମଡେଲକୁ ବ୍ୟାଖ୍ୟା କରିବେ, ଏକ LLM ମଡେଲ୍ ବ୍ୟାଖ୍ୟା କରିବେ, ଏକ RAG ଶୃଙ୍ଖଳା ସୃଷ୍ଟି କରିବେ ଏବଂ କୋଡ୍ ସୃଷ୍ଟି କରିବାକୁ ଶୃଙ୍ଖଳା ବ୍ୟବହାର କରିବେ |

ଶ୍ରେଷ୍ଠ 5-10 ସର୍ବାଧିକ ବ୍ୟବହୃତ ନିର୍ଦ୍ଦେଶ / ସ୍ନିପେଟ୍

LangChain ଏବଂ DSPy ବ୍ୟବହାର କରି RAG କୁ LLM ସହିତ ସଂଯୋଗ କରିବା ପାଇଁ ଏଠାରେ ସର୍ବାଧିକ 5-10 ସର୍ବାଧିକ ବ୍ୟବହୃତ ନିର୍ଦ୍ଦେଶ / ସ୍ନିପେଟ୍ ଅଛି:

1। "Langchain.RAG ()": ଏକ RAG ମଡେଲ୍ ଉଦାହରଣ ସୃଷ୍ଟି କରେ | 2। "Langchain.Index ()": ଡକ୍ୟୁମେଣ୍ଟ୍ ଗଚ୍ଛିତ ଏବଂ ପୁନରୁଦ୍ଧାର ପାଇଁ ଏକ ଇଣ୍ଡେକ୍ସ ଉଦାହରଣ ସୃଷ୍ଟି କରେ | 3। "Langchain.Retriever ()": ପ୍ରଯୁଜ୍ୟ ଡକ୍ୟୁମେଣ୍ଟ୍ ପୁନରୁଦ୍ଧାର ପାଇଁ ଏକ ପୁନରୁଦ୍ଧାର ଉଦାହରଣ ସୃଷ୍ଟି କରେ | 4। "Langchain.Generator ()": ନୂତନ ପାଠ୍ୟ ସୃଷ୍ଟି ପାଇଁ ଏକ ଜେନେରେଟର ଉଦାହରଣ ସୃଷ୍ଟି କରେ | 5। "Langchain.LLM ()": ଏକ LLM ମଡେଲ୍ ଉଦାହରଣ ସୃଷ୍ଟି କରେ | 6। "RAGChain ()": ଏକ RAG ଶୃଙ୍ଖଳା ଉଦାହରଣ ସୃଷ୍ଟି କରେ | 7। "Rag_chain.generate ()": କୋଡ୍ ସୃଷ୍ଟି କରିବାକୁ RAG ଶୃଙ୍ଖଳା ବ୍ୟବହାର କରେ | 8। "Llm_model.generate ()": କୋଡ୍ ସୃଷ୍ଟି କରିବାକୁ LLM ମଡେଲ୍ ବ୍ୟବହାର କରେ | 9। "Index.add_document ()": ଇଣ୍ଡେକ୍ସରେ ଏକ ଡକ୍ୟୁମେଣ୍ଟ୍ ଯୋଡେ | 10। "Retriever.retrieve ()": ପୁନ r ଉଦ୍ଧାରକାରୀ ବ୍ୟବହାର କରି ପ୍ରଯୁଜ୍ୟ ଡକ୍ୟୁମେଣ୍ଟଗୁଡିକ ପୁନରୁଦ୍ଧାର କରେ |

ଭିଜୁଆଲାଇଜେସନ୍

Chart.js ବ୍ୟବହାର କରି RAG ଏବଂ LLM ଉପାଦାନଗୁଡ଼ିକର ଏକ ଭିଜୁଆଲାଇଜେସନ୍: json { "ପ୍ରକାର": "ଦଣ୍ଡିକା", "ଡାଟା": { "ଲେବଲ୍": ["RAG", "LLM"], "ଡାଟାବେସ୍": [ { "ଲେବଲ୍": "ଉପାଦାନଗୁଡିକ", "ଡାଟା": [10, 20], "ପୃଷ୍ଠଭୂମି ରଙ୍ଗ": ["# 4CAF50", "# FF9800"] } ] }, "ବିକଳ୍ପଗୁଡିକ": { "ଆଖ୍ୟା": { "ପ୍ରଦର୍ଶନ": ସତ୍ୟ, "ପାଠ୍ୟ": "RAG ଏବଂ LLM ଉପାଦାନଗୁଡିକ" }, "ମାପ": { "yAxes": [ { "ପ୍ରଦର୍ଶନ": ସତ୍ୟ, "startAtZero": ସତ୍ୟ | } ] } } } ଏହି ଭିଜୁଆଲାଇଜେସନ୍ RAG ଏବଂ LLM ମଡେଲଗୁଡିକରେ ଉପାଦାନଗୁଡ଼ିକର ସଂଖ୍ୟା ଦର୍ଶାଏ |

ସିଦ୍ଧାନ୍ତ

LLM ସହିତ RAG ର ଏକୀକରଣରେ ଆମେ ସଫ୍ଟୱେର୍ ବିକାଶର ପଦ୍ଧତିରେ ବିପ୍ଳବ କରିବାର ସାମର୍ଥ୍ୟ ଅଛି | ପୁନରୁଦ୍ଧାର-ଆଧାରିତ ଏବଂ ପି generation ଼ି-ଆଧାରିତ ଆଭିମୁଖ୍ୟର ଶକ୍ତିଗୁଡ଼ିକୁ ମିଶ୍ରଣ କରି, RAG LLM ଗୁଡ଼ିକୁ ଅଧିକ ସଠିକ୍ ଏବଂ ପ୍ରାସଙ୍ଗିକ କୋଡ୍ ସୃଷ୍ଟି କରିବାରେ ସାହାଯ୍ୟ କରିଥାଏ | ଏହା ବିକାଶକାରୀ ଉତ୍ପାଦକତା, କୋଡ୍ ଗୁଣ ଏବଂ ସାମଗ୍ରିକ ସଫ୍ଟୱେର୍ ବିକାଶ କାର୍ଯ୍ୟ ପ୍ରବାହରେ ଉଲ୍ଲେଖନୀୟ ଉନ୍ନତି ଆଣିପାରେ | LangChain ଏବଂ DSPy ପରି ଅର୍କେଷ୍ଟ୍ରେସନ୍ ଟୁଲ୍ସ ସହିତ, ଡେଭଲପର୍ମାନେ RAG କୁ LLM ଏବଂ ଅନ୍ୟାନ୍ୟ NLP ଉପାଦାନଗୁଡ଼ିକ ସହିତ ସହଜରେ ସଂଯୋଗ କରିପାରିବେ, ଶକ୍ତିଶାଳୀ ସଫ୍ଟୱେର୍ ବିକାଶ କାର୍ଯ୍ୟ ପ୍ରବାହ ସୃଷ୍ଟି କରିବାକୁ |