Integracija RAG-a (Retrieval-Augmented Generation) s modernim web okvirima: Praktični vodič

Uvod

Posljednjih je godina područje obrade prirodnog jezika (NLP) svjedočilo značajnom porastu razvoja velikih jezičnih modela (LLM) i njihove primjene u različitim domenama. Međutim, jedno od glavnih ograničenja LLM-a je njihova nesposobnost da dohvate i ugrade vanjsko znanje u svoje odgovore. Ovdje na scenu stupaju tehnike generiranja proširenog pronalaska (RAG). U ovom ćemo članku istražiti implementaciju RAG tehnika korištenjem FastAPI-ja i Djanga za poboljšanje LLM mogućnosti u web aplikacijama, uključujući orkestraciju s LangChainom za besprijekorno dohvaćanje i obradu podataka.

Što je RAG?

RAG je tehnika koja kombinira prednosti modela dohvaćanja i generiranja kako bi proizvela točnije i informativnije odgovore. Osnovna ideja iza RAG-a je najprije dohvatiti relevantne informacije iz baze znanja ili baze podataka, a zatim koristiti te informacije za generiranje odgovora. Ovaj pristup omogućuje LLM-ima da iskoriste vanjsko znanje i daju točnije i informativnije odgovore.

Zašto koristiti RAG s FastAPI i Djangom?

FastAPI i Django dva su najpopularnija web okvira koji se koriste za izradu web aplikacija. Oni pružaju robusnu i skalabilnu infrastrukturu za izradu web aplikacija i mogu se lako integrirati s RAG tehnikama za poboljšanje LLM mogućnosti. FastAPI je moderan web okvir koji pruža brz i učinkovit način za izradu web aplikacija, dok je Django web okvir visoke razine koji pruža arhitekturu, predloške i API-je za izgradnju robusnih web aplikacija.

Implementacija RAG-a s FastAPI-jem

FastAPI pruža jednostavan i učinkovit način implementacije RAG tehnika. Evo primjera bloka koda koji pokazuje kako koristiti FastAPI za implementaciju RAG-a:

iz fastapi uvozi FastAPI
iz langchaina import LLMChain
iz langchain.chains.openai uvoz OpenAIApi

aplikacija = FastAPI()

@app.get("/krpa")
async def rag(upit: str):
    
    llm_lanac = LLMClanac(
        llm=OpenAIApi(),
        dohvaćanje=LangChainRetrieval(
            indeks=LangChainIndex(
                name="my_index",
                dokumenti=["doc1", "doc2", "doc3"]
            )
        )
    )

    # Generirajte odgovor koristeći LLM lanac
    odgovor = llm_chain.run(upit)

    return {"odgovor": odgovor}

U ovom primjeru definiramo LLM lanac pomoću klase LLMChain iz LangChaina. Zatim definiramo komponentu za dohvaćanje pomoću klase LangChainRetrieval, koja se koristi za dohvaćanje relevantnih informacija iz baze znanja ili baze podataka. Na kraju, koristimo metodu run za generiranje odgovora pomoću LLM lanca.

Implementacija RAG-a s Djangom

Django pruža web okvir visoke razine koji se može lako integrirati s RAG tehnikama. Evo primjera bloka koda koji pokazuje kako koristiti Django za implementaciju RAG-a:

iz django.http import JsonResponse
iz langchaina import LLMChain
iz langchain.chains.openai uvoz OpenAIApi

def rag(zahtjev):
    # Definirajte LLM lanac
    llm_lanac = LLMClanac(
        llm=OpenAIApi(),
        dohvaćanje=LangChainRetrieval(
            indeks=LangChainIndex(
                name="my_index",
                dokumenti=["doc1", "doc2", "doc3"]
            )
        )
    )

    # Generirajte odgovor koristeći LLM lanac
    odgovor = llm_chain.run(request.GET.get("upit"))

    return JsonResponse({"odgovor": odgovor})

U ovom primjeru definiramo funkciju pogleda rag koja uzima upit kao ulaz i generira odgovor koristeći LLM lanac.

Orkestriranje RAG-a uz LangChain

LangChain pruža jednostavan i učinkovit način orkestriranja RAG tehnika. Evo primjera bloka koda koji pokazuje kako koristiti LangChain za orkestriranje RAG-a:

iz langchaina import LLMChain
iz langchain.chains.openai uvoz OpenAIApi

# Definirajte LLM lanac
llm_lanac = LLMClanac(
    llm=OpenAIApi(),
    dohvaćanje=LangChainRetrieval(
        indeks=LangChainIndex(
            name="my_index",
            dokumenti=["doc1", "doc2", "doc3"]
        )
    )
)

# Generirajte odgovor koristeći LLM lanac
odgovor = llm_chain.run("Što je RAG?")

ispis (odgovor)

U ovom primjeru definiramo LLM lanac pomoću klase LLMChain iz LangChaina. Zatim koristimo metodu "pokreni" za generiranje odgovora pomoću LLM lanca.

Top 5-10 najčešće korištenih naredbi/isječaka

Evo 5-10 najčešće korištenih naredbi/isječaka za implementaciju RAG-a s FastAPI-jem i Djangom:

1. from langchain import LLMChain: Uvezite klasu LLMChain iz LangChaina.
2. llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index", documents=["doc1", "doc2", "doc3"]))): Definirajte LLM lanac pomoću klase LLMChain.
3. response = llm_chain.run(query): Generirajte odgovor koristeći LLM lanac.
4. from fastapi import FastAPI: Uvezite klasu FastAPI iz FastAPI-ja.
5. app = FastAPI(): Definirajte aplikaciju FastAPI.
6. @app.get("/rag"): Definirajte rutu za krajnju točku RAG-a.
7. llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index", documents=["doc1", "doc2", "doc3"]))): Definirajte LLM lanac pomoću klase LLMChain.
8. response = llm_chain.run(query): Generirajte odgovor koristeći LLM lanac.
9. from django.http import JsonResponse: Uvezite klasu JsonResponse iz Djanga.
10. return JsonResponse({"response": response}): vraća JSON odgovor s generiranim odgovorom.

Vizualizacija

Evo vizualizacije RAG cjevovoda pomoću Chart.js:

{
  "tip": "vodoravna traka",
  "podaci": {
    "oznake": ["Dohvaćanje", "Generacija", "Naknadna obrada"],
    "skupovi podataka": [
      {
        "label": "RAG cjevovod",
        "podaci": [10, 20, 30],
        "Boja pozadine": [
          "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
      }
    ]
  },
  "opcije": {
    "naslov": {
      "display": točno,
      "text": "RAG cjevovod"
    },
    "vage": {
      "yOsi": [
        {
          "kvačice": {
            "beginAtZero": točno
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Ova vizualizacija prikazuje RAG cjevovod s tri faze: dohvaćanje, generiranje i naknadna obrada.

Zaključak

U ovom smo članku istražili implementaciju RAG tehnika koristeći FastAPI i Django za poboljšanje LLM mogućnosti u web aplikacijama, uključujući orkestraciju s LangChainom za besprijekorno dohvaćanje i obradu podataka. Također smo pružili praktični vodič za implementaciju RAG-a s FastAPI-jem i Djangom, uključujući primjere koda i vizualizaciju RAG cjevovoda. Nadamo se da je ovaj članak pružio koristan resurs za programere koji žele implementirati RAG tehnike u svoje web aplikacije.