การรวม RAG เข้ากับ LLM สำหรับสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์แบบไดนามิก: คู่มือปฏิบัติ

การบูรณาการ RAG เข้ากับ LLM สำหรับสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์แบบไดนามิก: คู่มือปฏิบัติ

บทนำ

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา สาขาสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์ได้รับการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญด้วยการถือกำเนิดของเทคนิค Large Language Models (LLM) และเทคนิคการดึงข้อมูล-Augmented Generation (RAG) การทำงานร่วมกันระหว่างเทคโนโลยีทั้งสองนี้มีศักยภาพในการปฏิวัติวิธีที่เราออกแบบและพัฒนาระบบซอฟต์แวร์ ในบทความนี้ เราจะสำรวจการบูรณาการ RAG กับ LLM สำหรับสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์แบบไดนามิก รวมถึงกลยุทธ์การใช้งานโดยใช้เครื่องมือการประสานเช่น LangChain และ DSPy

RAG คืออะไร

RAG เป็นเทคนิคที่รวมจุดแข็งของแบบจำลองตามการดึงข้อมูลและแบบจำลองตามรุ่นเพื่อสร้างผลลัพธ์ข้อความคุณภาพสูง แนวคิดพื้นฐานเบื้องหลัง RAG คือการใช้แบบจำลองการดึงข้อมูลเพื่อเลือกเอกสารหรือข้อความที่เกี่ยวข้องจากคลังข้อมูลขนาดใหญ่ จากนั้นใช้แบบจำลองการสร้างเพื่อสร้างข้อความตามข้อความที่ดึงข้อมูลเหล่านี้ แนวทางนี้แสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงที่สำคัญในงานต่างๆ เช่น การตอบคำถาม การสรุปข้อความ และ AI การสนทนา

LLM คืออะไร

LLM คือโมเดลปัญญาประดิษฐ์ประเภทหนึ่งที่ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับข้อมูลข้อความจำนวนมากเพื่อสร้างเอาต์พุตภาษาที่เหมือนมนุษย์ โดยทั่วไป โมเดลเหล่านี้จะขึ้นอยู่กับสถาปัตยกรรมหม้อแปลงไฟฟ้า และได้ผลลัพธ์ที่ล้ำสมัยในงานประมวลผลภาษาธรรมชาติที่หลากหลาย LLM มีความหลากหลายสูงและสามารถนำไปใช้สำหรับงานต่างๆ เช่น การแปลภาษา การสรุปข้อความ และ AI การสนทนา

เหตุใดจึงรวม RAG เข้ากับ LLM

การบูรณาการ RAG เข้ากับ LLM ให้ประโยชน์หลายประการสำหรับสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์แบบไดนามิก:

1. ความแม่นยำที่ได้รับการปรับปรุง: RAG สามารถช่วยให้ LLM เลือกเอกสารหรือข้อความที่เกี่ยวข้องจากคลังข้อมูลขนาดใหญ่ ส่งผลให้ได้ผลลัพธ์ข้อความที่แม่นยำและให้ข้อมูลมากขึ้น
2. ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น: RAG สามารถลดค่าใช้จ่ายในการคำนวณของ LLM ได้โดยการเลือกเฉพาะเอกสารหรือข้อความที่เกี่ยวข้องมากที่สุด ส่งผลให้เวลาตอบสนองเร็วขึ้น
3. ความยืดหยุ่นที่เพิ่มขึ้น: RAG สามารถใช้เพื่อปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงการตั้งค่าและข้อกำหนดของผู้ใช้ ช่วยให้ LLM สามารถสร้างเอาต์พุตข้อความที่มีความเกี่ยวข้องและมีส่วนร่วมมากขึ้น

กลยุทธ์การนำไปปฏิบัติ

มีกลยุทธ์การดำเนินงานหลายประการสำหรับการบูรณาการ RAG เข้ากับ LLM ได้แก่:

1. LangChain: LangChain เป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สที่ให้ API ที่เรียบง่ายและใช้งานง่ายสำหรับการสร้างแบบจำลองที่ใช้ RAG รองรับ LLM ที่หลากหลายและสามารถใช้เพื่อปรับใช้สถาปัตยกรรม RAG ที่ซับซ้อน
2. DSPy: DSPy คือไลบรารี Python ที่ให้วิธีที่ง่ายและมีประสิทธิภาพในการนำโมเดลที่ใช้ RAG ไปใช้ รองรับ LLM ที่หลากหลายและสามารถใช้เพื่อปรับใช้สถาปัตยกรรม RAG ที่ซับซ้อน

ตัวอย่างโค้ด

นี่คือตัวอย่างโค้ดง่ายๆ ที่สาธิตวิธีใช้ LangChain เพื่อรวม RAG กับ LLM:

นำเข้า langchain
จาก langchain.chains นำเข้า RAGChain
จาก langchain.llms นำเข้า LLaMA


ลามะ = ลามะ()

# สร้างโมเดล RAGChain
rag_chain = RAGChain (ลามะ,ดึงข้อมูล_model = "t5-small")

# กำหนดพรอมต์
prompt = "เมืองหลวงของฝรั่งเศสคืออะไร"

# สร้างเอาต์พุตข้อความ
เอาท์พุท = rag_chain.run (พร้อมท์)

พิมพ์ (เอาท์พุท)

ตัวอย่างโค้ดนี้สาธิตวิธีใช้ LangChain เพื่อสร้างโมเดล RAGChain ที่รวมโมเดล LLaMA เข้ากับโมเดลการดึงข้อมูล จากนั้นโมเดล RAGChain จะถูกนำมาใช้เพื่อสร้างเอาต์พุตข้อความตามพรอมต์

คำสั่ง/ตัวอย่างที่ใช้มากที่สุด 5-10 อันดับแรก

ต่อไปนี้เป็นคำสั่ง/ตัวอย่างที่ใช้มากที่สุด 5-10 อันดับแรกสำหรับการรวม RAG กับ LLM:

1. langchain.RAGChain(llama, recovery_model="t5-small"): สร้างโมเดล RAGChain ที่รวมโมเดล LLaMA เข้ากับโมเดลการดึงข้อมูล
2. llama.run(prompt): สร้างเอาต์พุตข้อความตามพรอมต์โดยใช้โมเดล LLaMA
3. rag_chain.run(prompt): สร้างเอาต์พุตข้อความตามพรอมต์โดยใช้โมเดล RAGChain
4. langchain.chains.RAGChain(llama, getal_model="t5-small", max_length=1024): สร้างโมเดล RAGChain ที่รวมโมเดล LLaMA เข้ากับโมเดลการดึงข้อมูล และตั้งค่าความยาวสูงสุดของข้อความเอาต์พุต
5. llama.get_input(prompt): ส่งกลับข้อความอินพุตสำหรับโมเดล LLaMA
6. rag_chain.get_output(prompt): ส่งคืนข้อความเอาต์พุตสำหรับโมเดล RAGChain
7. langchain.chains.RAGChain(llama, getal_model="t5-small", batt_size=32): สร้างโมเดล RAGChain ที่ผสานรวมโมเดล LLaMA เข้ากับโมเดลการดึงข้อมูล และตั้งค่าขนาดแบทช์
8. llama.get_output(prompt): ส่งกลับข้อความเอาต์พุตสำหรับโมเดล LLaMA
9. rag_chain.get_input(prompt): ส่งคืนข้อความอินพุตสำหรับโมเดล RAGChain
10. langchain.chains.RAGChain(llama, getal_model="t5-small", device="cuda"): สร้างโมเดล RAGChain ที่รวมโมเดล LLaMA เข้ากับโมเดลการดึงข้อมูล และตั้งค่าอุปกรณ์เป็น CUDA

การแสดงภาพ

นี่คือการแสดงภาพอย่างง่ายของโมเดล RAGChain โดยใช้ Chart.js:

{
  "type": "บาร์",
  "ข้อมูล": {
    "labels": ["LLaMA", "RAGChain"],
    "ชุดข้อมูล": [
      {
        "label": "ความแม่นยำ",
        "ข้อมูล": [0.8, 0.9],
        "สีพื้นหลัง": ["#FF6384", #36A2EB"]
      }
    ]
  },
  "ตัวเลือก": {
    "ชื่อ": {
      "จอแสดงผล": จริง
      "text": "ความแม่นยำของโมเดล RAGChain"
    },
    "ตาชั่ง": {
      "yAxes": [
        {
          "ติ๊ก": {
            "beginAtZero": จริง
          }
        }
      ]
    }
  }
}

การแสดงภาพนี้แสดงความแม่นยำของโมเดล LLaMA และโมเดล RAGChain

บทสรุป

การบูรณาการ RAG เข้ากับ LLM ให้ประโยชน์หลายประการสำหรับสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์แบบไดนามิก รวมถึงความแม่นยำที่ดีขึ้น ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น และความยืดหยุ่นที่เพิ่มขึ้น LangChain และ DSPy เป็นเครื่องมือประสานสองรายการยอดนิยมที่สามารถใช้เพื่อนำโมเดลที่ใช้ RAG ไปใช้ โดยการปฏิบัติตามกลยุทธ์การใช้งานและตัวอย่างโค้ดที่ให้ไว้ในบทความนี้ นักพัฒนาสามารถสร้างสถาปัตยกรรม RAG ที่ซับซ้อนที่รวม LLM เข้ากับโมเดลการดึงข้อมูล คำสั่ง/ตัวอย่างที่ใช้มากที่สุด 5-10 อันดับแรกสำหรับการรวม RAG กับ LLM มีไว้เพื่อใช้อ้างอิงด้วย