Mengintegrasikan RAG (Retrieval-Augmented Generation) dengan Kerangka Web Modern: Panduan Praktis

Pendahuluan

Dalam beberapa tahun terakhir, bidang Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) telah menyaksikan lonjakan signifikan dalam pengembangan Model Bahasa Besar (LLM) dan penerapannya di berbagai domain. Namun, salah satu keterbatasan utama LLM adalah ketidakmampuan mereka mengambil dan memasukkan pengetahuan eksternal ke dalam respons mereka. Di sinilah teknik Retrieval-Augmented Generation (RAG) berperan. Pada artikel ini, kita akan mengeksplorasi penerapan teknik RAG menggunakan FastAPI dan Django untuk meningkatkan kemampuan LLM dalam aplikasi web, termasuk orkestrasi dengan LangChain untuk pengambilan dan pemrosesan data yang lancar.

Apa itu RAG?

RAG adalah teknik yang menggabungkan kekuatan model Retrieval dan Generation untuk menghasilkan respons yang lebih akurat dan informatif. Ide dasar di balik RAG adalah pertama-tama mengambil informasi yang relevan dari basis pengetahuan atau database, dan kemudian menggunakan informasi ini untuk menghasilkan respons. Pendekatan ini memungkinkan LLM untuk memanfaatkan pengetahuan eksternal dan memberikan tanggapan yang lebih akurat dan informatif.

Mengapa Menggunakan RAG dengan FastAPI dan Django?

FastAPI dan Django adalah dua kerangka web paling populer yang digunakan untuk membangun aplikasi web. Mereka menyediakan infrastruktur yang kuat dan terukur untuk membangun aplikasi web, dan dapat dengan mudah diintegrasikan dengan teknik RAG untuk meningkatkan kemampuan LLM. FastAPI adalah kerangka web modern yang menyediakan cara cepat dan efisien untuk membangun aplikasi web, sementara Django adalah kerangka web tingkat tinggi yang menyediakan arsitektur, templat, dan API untuk membangun aplikasi web yang kuat.

Menerapkan RAG dengan FastAPI

FastAPI menyediakan cara sederhana dan efisien untuk mengimplementasikan teknik RAG. Berikut ini contoh blok kode yang menunjukkan cara menggunakan FastAPI untuk mengimplementasikan RAG:

dari fastapi impor FastAPI
dari langchain impor LLMChain
dari langchain.chains.openai impor OpenAIApi

aplikasi = FastAPI()

@app.get("/rag")
async def rag(kueri: str):
    
    llm_chain = LLMChain(
        llm=BukaAIApi(),
        pengambilan=Pengambilan LangChain(
            indeks=Indeks Rantai Lang(
                nama="indeks_saya",
                dokumen=["doc1", "doc2", "doc3"]
            )
        )
    )

    # Hasilkan respons menggunakan rantai LLM
    respon = llm_chain.run(kueri)

    kembalikan {"respons": respons}

Dalam contoh ini, kita mendefinisikan rantai LLM menggunakan kelas LLMCain dari LangChain. Kami kemudian mendefinisikan komponen pengambilan menggunakan kelas LangChainRetrieval, yang digunakan untuk mengambil informasi relevan dari basis pengetahuan atau database. Terakhir, kami menggunakan metode run untuk menghasilkan respons menggunakan rantai LLM.

Mengimplementasikan RAG dengan Django

Django menyediakan kerangka web tingkat tinggi yang dapat dengan mudah diintegrasikan dengan teknik RAG. Berikut adalah contoh blok kode yang menunjukkan bagaimana menggunakan Django untuk mengimplementasikan RAG:

dari Django.http impor JsonResponse
dari langchain impor LLMChain
dari langchain.chains.openai impor OpenAIApi

def lap (permintaan):
    # Tentukan rantai LLM
    llm_chain = LLMChain(
        llm=BukaAIApi(),
        pengambilan=Pengambilan LangChain(
            indeks=Indeks Rantai Lang(
                nama="indeks_saya",
                dokumen=["doc1", "doc2", "doc3"]
            )
        )
    )

    # Hasilkan respons menggunakan rantai LLM
    respon = llm_chain.run(request.GET.get("query"))

    kembalikan JsonResponse({"response": respon})

Dalam contoh ini, kita mendefinisikan fungsi tampilan rag yang mengambil kueri sebagai masukan dan menghasilkan respons menggunakan rantai LLM.

Mengatur RAG dengan LangChain

LangChain menyediakan cara sederhana dan efisien untuk mengatur teknik RAG. Berikut ini contoh blok kode yang menunjukkan cara menggunakan LangChain untuk mengatur RAG:

dari langchain impor LLMChain
dari langchain.chains.openai impor OpenAIApi

# Tentukan rantai LLM
llm_chain = LLMChain(
    llm=BukaAIApi(),
    pengambilan=Pengambilan LangChain(
        indeks=Indeks Rantai Lang(
            nama="indeks_saya",
            dokumen=["doc1", "doc2", "doc3"]
        )
    )
)

# Hasilkan respons menggunakan rantai LLM
respon = llm_chain.run("Apa itu RAG?")

cetak (respon)

Dalam contoh ini, kita mendefinisikan rantai LLM menggunakan kelas LLMCain dari LangChain. Kami kemudian menggunakan metode run untuk menghasilkan respons menggunakan rantai LLM.

5-10 Perintah/Cuplikan Teratas yang Paling Banyak Digunakan

Berikut adalah 5-10 perintah/cuplikan yang paling banyak digunakan untuk mengimplementasikan RAG dengan FastAPI dan Django:

1. from langchain import LLMChain: Impor kelas LLMCain dari LangChain.
2. llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index", document=["doc1", "doc2", "doc3"]))): Tentukan rantai LLM menggunakan kelas LLMCain.
3. response = llm_chain.run(query): Hasilkan respons menggunakan rantai LLM.
4. from fastapi import FastAPI: Impor kelas FastAPI dari FastAPI.
5. app = FastAPI(): Menentukan aplikasi FastAPI.
6. @app.get("/rag"): Tentukan rute untuk titik akhir RAG.
7. llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index", document=["doc1", "doc2", "doc3"]))): Tentukan rantai LLM menggunakan kelas LLMCain.
8. response = llm_chain.run(query): Hasilkan respons menggunakan rantai LLM.
9. from django.http import JsonResponse: Impor kelas JsonResponse dari Django.
10. return JsonResponse({"response": respon}): Mengembalikan respons JSON dengan respons yang dihasilkan.

Visualisasi

Berikut visualisasi pipeline RAG menggunakan Chart.js:

{
  "ketik": "batang horizontal",
  "data": {
    "labels": ["Pengambilan", "Generasi", "Pasca-pemrosesan"],
    "kumpulan data": [
      {
        "label": "Pipa RAG",
        "data": [10, 20, 30],
        "warna latar belakang": [
          "rgba(255, 99, 132, 0,2)",
          "rgba(54, 162, 235, 0,2)",
          "rgba(255, 206, 86, 0,2)"
        ],
        "warna batas": [
          "rgba(255, 99, 132, 1)",
          "rgba(54, 162, 235, 1)",
          "rgba(255, 206, 86, 1)"
        ],
        "Lebar Batas": 1
      }
    ]
  },
  "pilihan": {
    "judul": {
      "tampilan": benar,
      "teks": "Pipa RAG"
    },
    "timbangan": {
      "yAxes": [
        {
          "centang": {
            "beginAtZero": benar
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Visualisasi ini menunjukkan pipeline RAG dengan tiga tahapan: pengambilan, pembuatan, dan pasca-pemrosesan.

Kesimpulan

Dalam artikel ini, kami mengeksplorasi penerapan teknik RAG menggunakan FastAPI dan Django untuk meningkatkan kemampuan LLM dalam aplikasi web, termasuk orkestrasi dengan LangChain untuk pengambilan dan pemrosesan data yang lancar. Kami juga menyediakan panduan praktis untuk mengimplementasikan RAG dengan FastAPI dan Django, termasuk contoh kode dan visualisasi pipeline RAG. Kami berharap artikel ini dapat memberikan sumber daya yang bermanfaat bagi pengembang yang ingin menerapkan teknik RAG dalam aplikasi web mereka.