Integrasie van RAG (Retrieval-Augmented Generation) met moderne webraamwerke: 'n Praktiese gids

Inleiding

In onlangse jare het die veld van Natuurlike Taalverwerking (NLP) 'n beduidende oplewing in die ontwikkeling van groottaalmodelle (LLM's) en hul toepassings in verskeie domeine gesien. Een van die groot beperkings van LLM's is egter hul onvermoë om eksterne kennis te herwin en in hul antwoorde te inkorporeer. Dit is waar Retrieval-Augmented Generation (JOOL) tegnieke ter sprake kom. In hierdie artikel sal ons die implementering van JOOL-tegnieke ondersoek deur FastAPI en Django te gebruik om LLM-vermoëns in webtoepassings te verbeter, insluitend orkestrasie met LangChain vir naatlose dataherwinning en verwerking.

Wat is JOOL?

JOOL is 'n tegniek wat die sterk punte van Herwinning- en Generasie-modelle kombineer om meer akkurate en insiggewende antwoorde te lewer. Die basiese idee agter JOOL is om eers relevante inligting van 'n kennisbasis of 'n databasis te haal, en dan hierdie inligting te gebruik om 'n reaksie te genereer. Hierdie benadering stel LLM's in staat om eksterne kennis te benut en meer akkurate en insiggewende antwoorde te verskaf.

Hoekom gebruik JOOL met FastAPI en Django?

FastAPI en Django is twee van die gewildste webraamwerke wat gebruik word vir die bou van webtoepassings. Hulle bied 'n robuuste en skaalbare infrastruktuur vir die bou van webtoepassings, en kan maklik geïntegreer word met JOOL-tegnieke om LLM-vermoëns te verbeter. FastAPI is 'n moderne webraamwerk wat 'n vinnige en doeltreffende manier bied om webtoepassings te bou, terwyl Django 'n hoëvlak webraamwerk is wat 'n argitektuur, sjablone en API's bied vir die bou van robuuste webtoepassings.

Implementering van JOOL met FastAPI

FastAPI bied 'n eenvoudige en doeltreffende manier om JOOL-tegnieke te implementeer. Hier is 'n voorbeeldkodeblok wat demonstreer hoe om FastAPI te gebruik om JOOL te implementeer:

van fastapi invoer FastAPI
van langchain invoer LLMChain
van langchain.chains.openai invoer OpenAIApi

app = FastAPI()

@app.get("/rag")
async def rag (navraag: str):
    
    llm_chain = LLMChain(
        llm=OpenAIApi(),
        retrieval=LangChainRetrieval(
            index=LangChainIndex(
                naam="my_indeks",
                dokumente=["doc1", "doc2", "doc3"]
            )
        )
    )

    # Genereer 'n antwoord deur die LLM-ketting te gebruik
    respons = llm_chain.run(navraag)

    gee terug {"response": reaksie}

In hierdie voorbeeld definieer ons 'n LLM-ketting deur die LLMCain-klas van LangChain te gebruik. Ons definieer dan 'n herwinningskomponent deur die LangChainRetrieval-klas te gebruik, wat gebruik word om relevante inligting van 'n kennisbasis of 'n databasis te herwin. Laastens gebruik ons die 'run'-metode om 'n reaksie te genereer deur die LLM-ketting te gebruik.

Implementering van JOOL met Django

Django bied 'n hoëvlak webraamwerk wat maklik met JOOL-tegnieke geïntegreer kan word. Hier is 'n voorbeeldkodeblok wat demonstreer hoe om Django te gebruik om JOOL te implementeer:

vanaf django.http voer JsonResponse in
van langchain invoer LLMChain
van langchain.chains.openai invoer OpenAIApi

def rag (versoek):
    # Definieer die LLM-ketting
    llm_chain = LLMChain(
        llm=OpenAIApi(),
        retrieval=LangChainRetrieval(
            index=LangChainIndex(
                naam="my_indeks",
                dokumente=["doc1", "doc2", "doc3"]
            )
        )
    )

    # Genereer 'n antwoord deur die LLM-ketting te gebruik
    respons = llm_chain.run(request.GET.get("navraag"))

    return JsonResponse({"response": reaksie})

In hierdie voorbeeld definieer ons 'n aansigfunksie rag wat 'n navraag as inset neem en 'n reaksie genereer deur die LLM-ketting te gebruik.

Orkestreer JOOL met LangChain

LangChain bied 'n eenvoudige en doeltreffende manier om JOOL-tegnieke te orkestreer. Hier is 'n voorbeeldkodeblok wat demonstreer hoe om LangChain te gebruik om JOOL te orkestreer:

van langchain invoer LLMChain
van langchain.chains.openai invoer OpenAIApi

# Definieer die LLM-ketting
llm_chain = LLMChain(
    llm=OpenAIApi(),
    retrieval=LangChainRetrieval(
        index=LangChainIndex(
            naam="my_indeks",
            dokumente=["doc1", "doc2", "doc3"]
        )
    )
)

# Genereer 'n antwoord deur die LLM-ketting te gebruik
response = llm_chain.run("Wat is JOOL?")

druk (antwoord)

In hierdie voorbeeld definieer ons 'n LLM-ketting deur die LLMCain-klas van LangChain te gebruik. Ons gebruik dan die 'run'-metode om 'n antwoord te genereer deur die LLM-ketting te gebruik.

Top 5-10 mees gebruikte opdragte/brokkies

Hier is die top 5-10 mees gebruikte opdragte/brokkies vir die implementering van JOOL met FastAPI en Django:

van langchain invoer LLMChain: Voer die LLMCain-klas vanaf LangChain in.
llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index", documents=["doc1", "doc2", "doc3"])): Definieer 'n LLM-ketting deur die LLMChain-klas te gebruik.
response = llm_chain.run(query): Genereer 'n antwoord deur die LLM-ketting te gebruik.
van fastapi invoer FastAPI: Voer die FastAPI-klas vanaf FastAPI in.
app = FastAPI(): Definieer 'n FastAPI-toepassing.
@app.get("/rag"): Definieer 'n roete vir die JOOL-eindpunt.
llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index", documents=["doc1", "doc2", "doc3"])): Definieer 'n LLM-ketting deur die LLMChain-klas te gebruik.
response = llm_chain.run(query): Genereer 'n antwoord deur die LLM-ketting te gebruik.
van django.http import JsonResponse: Voer die JsonResponse-klas vanaf Django in.
return JsonResponse({"response": response}): Stuur 'n JSON-antwoord met die gegenereerde antwoord.

Visualisering

Hier is 'n visualisering van die JOOL-pyplyn met behulp van Chart.js:

{
  "type": "horisontale balk",
  "data": {
    "labels": ["Herwinning", "Generasie", "Na-verwerking"],
    "datastelle": [
      {
        "label": "JOOL Pyplyn",
        "data": [10, 20, 30],
        "agtergrondkleur": [
          "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
      }
    ]
  },
  "opsies": {
    "titel": {
      "vertoon": waar,
      "text": "JOOL pyplyn"
    },
    "skale": {
      "yAxes": [
        {
          "tikke": {
            "beginAtZero": waar
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Hierdie visualisering toon die JOOL-pyplyn met drie stadiums: herwinning, generering en naverwerking.

Gevolgtrekking

In hierdie artikel het ons die implementering van JOOL-tegnieke ondersoek deur FastAPI en Django te gebruik om LLM-vermoëns in webtoepassings te verbeter, insluitend orkestrasie met LangChain vir naatlose dataherwinning en verwerking. Ons het ook 'n praktiese gids verskaf vir die implementering van JOOL met FastAPI en Django, insluitend kodevoorbeelde en 'n visualisering van die JOOL-pyplyn. Ons hoop dat hierdie artikel 'n nuttige hulpbron verskaf het vir ontwikkelaars wat JOOL-tegnieke in hul webtoepassings wil implementeer.

Integrasie van JOOL (Retrieval-Augmented Generation) met moderne webraamwerke: 'n Praktiese gids

Integrasie van RAG (Retrieval-Augmented Generation) met moderne webraamwerke: 'n Praktiese gids

¿Tienes preguntas?