Integrando RAG (Retrieval-Augmented Generation) com Frameworks Web Modernos: Um Guia Prático

Introdução

Nos últimos anos, o campo do Processamento de Linguagem Natural (PNL) testemunhou um aumento significativo no desenvolvimento de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) e suas aplicações em vários domínios. No entanto, uma das principais limitações dos LLMs é a sua incapacidade de recuperar e incorporar conhecimento externo nas suas respostas. É aqui que as técnicas de Geração Aumentada de Recuperação (RAG) entram em ação. Neste artigo, exploraremos a implementação de técnicas RAG usando FastAPI e Django para aprimorar os recursos LLM em aplicações web, incluindo orquestração com LangChain para recuperação e processamento contínuo de dados.

O que é RAG?

RAG é uma técnica que combina os pontos fortes dos modelos de recuperação e geração para produzir respostas mais precisas e informativas. A ideia básica por trás do RAG é primeiro recuperar informações relevantes de uma base de conhecimento ou banco de dados e, em seguida, usar essas informações para gerar uma resposta. Esta abordagem permite que os LLMs aproveitem o conhecimento externo e forneçam respostas mais precisas e informativas.

Por que usar RAG com FastAPI e Django?

FastAPI e Django são duas das estruturas web mais populares usadas para construir aplicações web. Eles fornecem uma infraestrutura robusta e escalável para a construção de aplicações web e podem ser facilmente integrados com técnicas RAG para aprimorar os recursos de LLM. FastAPI é uma estrutura web moderna que fornece uma maneira rápida e eficiente de construir aplicações web, enquanto Django é uma estrutura web de alto nível que fornece uma arquitetura, modelos e APIs para construir aplicações web robustas.

Implementando RAG com FastAPI

FastAPI fornece uma maneira simples e eficiente de implementar técnicas RAG. Aqui está um exemplo de bloco de código que demonstra como usar FastAPI para implementar RAG:

da importação fastapi FastAPI
da importação de langchain LLMChain
de langchain.chains.openai importar OpenAIApi

aplicativo = FastAPI()

@app.get("/rag")
assíncrono def rag(consulta: str):
    
    llm_chain = LLMChain(
        llm=OpenAIApi(),
        recuperação=LangChainRetrieval(
            index=LangChainIndex(
                nome="meu_índice",
                documentos=["doc1", "doc2", "doc3"]
            )
        )
    )

    # Gere uma resposta usando a cadeia LLM
    resposta = llm_chain.run(consulta)

    return {"resposta": resposta}

Neste exemplo, definimos uma cadeia LLM usando a classe LLMCain de LangChain. Em seguida, definimos um componente de recuperação usando a classe LangChainRetrieval, que é usada para recuperar informações relevantes de uma base de conhecimento ou banco de dados. Finalmente, usamos o método run para gerar uma resposta usando a cadeia LLM.

Implementando RAG com Django

Django fornece uma estrutura web de alto nível que pode ser facilmente integrada com técnicas RAG. Aqui está um exemplo de bloco de código que demonstra como usar Django para implementar RAG:

de django.http importar JsonResponse
da importação de langchain LLMChain
de langchain.chains.openai importar OpenAIApi

def pano(solicitação):
    # Defina a cadeia LLM
    llm_chain = LLMChain(
        llm=OpenAIApi(),
        recuperação=LangChainRetrieval(
            index=LangChainIndex(
                nome="meu_índice",
                documentos=["doc1", "doc2", "doc3"]
            )
        )
    )

    # Gere uma resposta usando a cadeia LLM
    resposta = llm_chain.run(request.GET.get("query"))

    return JsonResponse({"resposta": resposta})

Neste exemplo, definimos uma função de visualização rag que recebe uma consulta como entrada e gera uma resposta usando a cadeia LLM.

Orquestrando RAG com LangChain

LangChain fornece uma maneira simples e eficiente de orquestrar técnicas RAG. Aqui está um exemplo de bloco de código que demonstra como usar LangChain para orquestrar RAG:

da importação de langchain LLMChain
de langchain.chains.openai importar OpenAIApi

# Defina a cadeia LLM
llm_chain = LLMChain(
    llm=OpenAIApi(),
    recuperação=LangChainRetrieval(
        index=LangChainIndex(
            nome="meu_índice",
            documentos=["doc1", "doc2", "doc3"]
        )
    )
)

# Gere uma resposta usando a cadeia LLM
resposta = llm_chain.run("O que é RAG?")

imprimir (resposta)

Neste exemplo, definimos uma cadeia LLM usando a classe LLMCain de LangChain. Em seguida, usamos o método run para gerar uma resposta usando a cadeia LLM.

5 a 10 comandos/fragmentos mais usados

Aqui estão os 5 a 10 comandos/snippets mais usados para implementar RAG com FastAPI e Django:

1. from langchain import LLMChain: Importe a classe LLMChain de LangChain.
2. llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index",documents=["doc1", "doc2", "doc3"]))): Defina uma cadeia LLM usando a classe LLMChain.
3. response = llm_chain.run(query): Gere uma resposta usando a cadeia LLM.
4. from fastapi import FastAPI: Importe a classe FastAPI do FastAPI.
5. app = FastAPI(): Defina um aplicativo FastAPI.
6. @app.get("/rag"): Defina uma rota para o endpoint RAG.
7. llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index",documents=["doc1", "doc2", "doc3"]))): Defina uma cadeia LLM usando a classe LLMChain.
8. response = llm_chain.run(query): Gere uma resposta usando a cadeia LLM.
9. from django.http import JsonResponse: Importe a classe JsonResponse do Django.
10. return JsonResponse({"response": response}): Retorna uma resposta JSON com a resposta gerada.

Visualização

Aqui está uma visualização do pipeline RAG usando Chart.js:

{
  "type": "horizontalBar",
  "dados": {
    "labels": ["Recuperação", "Geração", "Pós-processamento"],
    "conjuntos de dados": [
      {
        "label": "Pipeline RAG",
        "dados": [10, 20, 30],
        "cor de fundo": [
          "rgba(255, 99, 132, 0,2)",
          "rgba(54, 162, 235, 0,2)",
          "rgb(255, 206, 86, 0,2)"
        ],
        "borderColor": [
          "rgba(255, 99, 132, 1)",
          "rgba(54, 162, 235, 1)",
          "rgb(255, 206, 86, 1)"
        ],
        "largura da borda": 1
      }
    ]
  },
  "opções": {
    "título": {
      "exibição": verdadeiro,
      "texto": "Pipeline RAG"
    },
    "escalas": {
      "yEixos": [
        {
          "carrapatos": {
            "beginAtZero": verdadeiro
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Esta visualização mostra o pipeline RAG com três estágios: recuperação, geração e pós-processamento.

Conclusão

Neste artigo, exploramos a implementação de técnicas RAG usando FastAPI e Django para aprimorar os recursos LLM em aplicações web, incluindo orquestração com LangChain para recuperação e processamento contínuo de dados. Também fornecemos um guia prático para implementar RAG com FastAPI e Django, incluindo exemplos de código e uma visualização do pipeline RAG. Esperamos que este artigo tenha fornecido um recurso útil para desenvolvedores que buscam implementar técnicas RAG em suas aplicações web.