Integrace RAG (Retrieval-Augmented Generation) s moderními webovými frameworky: Praktický průvodce

Úvod

V posledních letech byla oblast zpracování přirozeného jazyka (NLP) svědkem významného nárůstu ve vývoji velkých jazykových modelů (LLM) a jejich aplikací v různých oblastech. Jedním z hlavních omezení LLM je však jejich neschopnost získat a začlenit externí znalosti do svých odpovědí. Zde přicházejí ke slovu techniky Retrieval-Augmented Generation (RAG). V tomto článku prozkoumáme implementaci technik RAG pomocí FastAPI a Django ke zlepšení schopností LLM ve webových aplikacích, včetně orchestrace s LangChain pro bezproblémové načítání a zpracování dat.

Co je RAG?

RAG je technika, která spojuje silné stránky modelů vyhledávání a generování a vytváří přesnější a informativní odpovědi. Základní myšlenkou RAG je nejprve získat relevantní informace ze znalostní báze nebo databáze a poté tyto informace použít ke generování odpovědi. Tento přístup umožňuje LLM využít externí znalosti a poskytovat přesnější a informativnější odpovědi.

Proč používat RAG s FastAPI a Django?

FastAPI a Django jsou dva nejoblíbenější webové rámce používané pro vytváření webových aplikací. Poskytují robustní a škálovatelnou infrastrukturu pro vytváření webových aplikací a lze je snadno integrovat s technikami RAG pro zvýšení schopností LLM. FastAPI je moderní webový framework, který poskytuje rychlý a efektivní způsob vytváření webových aplikací, zatímco Django je webový framework na vysoké úrovni, který poskytuje architekturu, šablony a API pro vytváření robustních webových aplikací.

Implementace RAG pomocí FastAPI

FastAPI poskytuje jednoduchý a efektivní způsob implementace technik RAG. Zde je příklad bloku kódu, který ukazuje, jak používat FastAPI k implementaci RAG:

z fastapi import FastAPI
z langchainu import LLMCain
z langchain.chains.openai import OpenAIApi

aplikace = FastAPI()

@app.get("/hadr")
async def rag (dotaz: str):
    
    llm_chain = LLMCain(
        llm=OpenAIApi(),
        retrieval=LangChainRetrieval(
            index=LangChainIndex(
                name="my_index",
                dokumenty=["doc1", "doc2", "doc3"]
            )
        )
    )

    # Vygenerujte odpověď pomocí řetězce LLM
    odpověď = llm_chain.run(dotaz)

    return {"response": response}

V tomto příkladu definujeme LLM řetězec pomocí třídy LLMCain z LangChain. Poté definujeme komponentu vyhledávání pomocí třídy LangChainRetrieval, která se používá k získávání relevantních informací ze znalostní báze nebo databáze. Nakonec použijeme metodu run ke generování odpovědi pomocí řetězce LLM.

Implementace RAG s Django

Django poskytuje webový rámec na vysoké úrovni, který lze snadno integrovat s technikami RAG. Zde je příklad bloku kódu, který ukazuje, jak používat Django k implementaci RAG:

z django.http import JsonResponse
z langchainu import LLMCain
z langchain.chains.openai import OpenAIApi

def rag (požadavek):
    # Definujte řetězec LLM
    llm_chain = LLMCain(
        llm=OpenAIApi(),
        retrieval=LangChainRetrieval(
            index=LangChainIndex(
                name="my_index",
                dokumenty=["doc1", "doc2", "doc3"]
            )
        )
    )

    # Vygenerujte odpověď pomocí řetězce LLM
    odpověď = llm_chain.run(request.GET.get("dotaz"))

    return JsonResponse({"response": response})

V tomto příkladu definujeme funkci zobrazení rag, která přijímá dotaz jako vstup a generuje odpověď pomocí řetězce LLM.

Orchestrování RAG s LangChain

LangChain poskytuje jednoduchý a účinný způsob, jak organizovat techniky RAG. Zde je příklad bloku kódu, který ukazuje, jak používat LangChain k orchestraci RAG:

z langchainu import LLMCain
z langchain.chains.openai import OpenAIApi

# Definujte řetězec LLM
llm_chain = LLMCain(
    llm=OpenAIApi(),
    retrieval=LangChainRetrieval(
        index=LangChainIndex(
            name="my_index",
            dokumenty=["doc1", "doc2", "doc3"]
        )
    )
)

# Vygenerujte odpověď pomocí řetězce LLM
response = llm_chain.run("Co je RAG?")

tisknout (odpověď)

V tomto příkladu definujeme LLM řetězec pomocí třídy LLMCain z LangChain. Poté použijeme metodu run ke generování odpovědi pomocí řetězce LLM.

** 5–10 nejpoužívanějších příkazů/úryvků**

Zde je 5-10 nejpoužívanějších příkazů/úryvků pro implementaci RAG s FastAPI a Django:

1. from langchain import LLMCain: Import třídy LLMCain z LangChain.
2. llm_chain = LLMCain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index", documents=["doc1", "doc2", "doc3"]))): Definujte řetězec LLM pomocí třídy LLMCain.
3. response = llm_chain.run(query): Generování odpovědi pomocí řetězce LLM.
4. z fastapi import FastAPI: Importujte třídu FastAPI z FastAPI.
5. app = FastAPI(): Definuje aplikaci FastAPI.
6. @app.get("/rag"): Definujte trasu pro koncový bod RAG.
7. llm_chain = LLMCain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index", documents=["doc1", "doc2", "doc3"]))): Definujte řetězec LLM pomocí třídy LLMCain.
8. response = llm_chain.run(query): Generování odpovědi pomocí řetězce LLM.
9. from django.http import JsonResponse: Import třídy JsonResponse z Django.
10. return JsonResponse({"response": response}): Vrátí odpověď JSON s vygenerovanou odpovědí.

Vizualizace

Zde je vizualizace potrubí RAG pomocí Chart.js:

{
  "type": "horizontalBar",
  "data": {
    "labels": ["Retrieval", "Generation", "Post-processing"],
    "datové sady": [
      {
        "label": "RAG Pipeline",
        "data": [10, 20, 30],
        "backgroundColor": [
          "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)"
        ],
        "šířka okraje": 1
      }
    ]
  },
  "options": {
    "title": {
      "zobrazit": pravda,
      "text": "RAG Pipeline"
    },
    "váhy": {
      "yAxes": [
        {
          "ticks": {
            "beginAtZero": pravda
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Tato vizualizace ukazuje potrubí RAG se třemi fázemi: vyhledávání, generování a následné zpracování.

Závěr

V tomto článku jsme prozkoumali implementaci technik RAG pomocí FastAPI a Django ke zlepšení schopností LLM ve webových aplikacích, včetně orchestrace s LangChain pro bezproblémové načítání a zpracování dat. Poskytli jsme také praktického průvodce implementací RAG pomocí FastAPI a Django, včetně příkladů kódu a vizualizace RAG pipeline. Doufáme, že tento článek poskytl užitečný zdroj pro vývojáře, kteří chtějí implementovat techniky RAG do svých webových aplikací.