Integrácia RAG (generácia rozšíreného získavania) s modernými webovými rámcami: Praktická príručka

Úvod

V posledných rokoch bola oblasť spracovania prirodzeného jazyka (NLP) svedkom výrazného nárastu vývoja veľkých jazykových modelov (LLM) a ich aplikácií v rôznych oblastiach. Avšak jedným z hlavných obmedzení LLM je ich neschopnosť získať a začleniť externé znalosti do svojich odpovedí. Toto je miesto, kde prichádzajú do hry techniky rozšírenej generácie (RAG – Retrieval-Augmented Generation). V tomto článku preskúmame implementáciu techník RAG pomocou FastAPI a Django na zlepšenie schopností LLM vo webových aplikáciách, vrátane orchestrácie s LangChain pre bezproblémové vyhľadávanie a spracovanie údajov.

Čo je RAG?

RAG je technika, ktorá kombinuje silné stránky modelov získavania a generovania a vytvára presnejšie a informatívnejšie odpovede. Základnou myšlienkou RAG je najprv získať relevantné informácie z databázy znalostí alebo databázy a potom použiť tieto informácie na vygenerovanie odpovede. Tento prístup umožňuje LLM využiť externé znalosti a poskytnúť presnejšie a informatívnejšie odpovede.

Prečo používať RAG s FastAPI a Django?

FastAPI a Django sú dva z najpopulárnejších webových rámcov používaných na vytváranie webových aplikácií. Poskytujú robustnú a škálovateľnú infraštruktúru na vytváranie webových aplikácií a možno ich jednoducho integrovať s technikami RAG na zlepšenie schopností LLM. FastAPI je moderný webový rámec, ktorý poskytuje rýchly a efektívny spôsob vytvárania webových aplikácií, zatiaľ čo Django je webový rámec na vysokej úrovni, ktorý poskytuje architektúru, šablóny a rozhrania API na vytváranie robustných webových aplikácií.

Implementácia RAG s FastAPI

FastAPI poskytuje jednoduchý a efektívny spôsob implementácie techník RAG. Tu je príklad bloku kódu, ktorý ukazuje, ako používať FastAPI na implementáciu RAG:

z fastapi importovať FastAPI
z langchainu importovať LLMCain
z langchain.chains.openai importujte OpenAIApi

aplikácia = FastAPI()

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

    # Vygenerujte odpoveď pomocou reťazca LLM
    odpoveď = llm_chain.run(dotaz)

    return {"response": response}

V tomto príklade definujeme reťazec LLM pomocou triedy LLMCain z LangChain. Potom definujeme komponent vyhľadávania pomocou triedy LangChainRetrieval, ktorá sa používa na získanie relevantných informácií z databázy znalostí alebo databázy. Nakoniec použijeme metódu run na generovanie odpovede pomocou reťazca LLM.

Implementácia RAG s Django

Django poskytuje webový rámec na vysokej úrovni, ktorý možno ľahko integrovať s technikami RAG. Tu je príklad bloku kódu, ktorý ukazuje, ako používať Django na implementáciu RAG:

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

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

    # Vygenerujte odpoveď pomocou reťazca LLM
    odpoveď = llm_chain.run(request.GET.get("dotaz"))

    return JsonResponse({"response": response})

V tomto príklade definujeme funkciu zobrazenia „rag“, ktorá berie dopyt ako vstup a generuje odpoveď pomocou reťazca LLM.

Ovládanie RAG s LangChain

LangChain poskytuje jednoduchý a efektívny spôsob organizovania techník RAG. Tu je príklad bloku kódu, ktorý ukazuje, ako používať LangChain na organizáciu RAG:

z langchainu importovať LLMCain
z langchain.chains.openai importujte OpenAIApi

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

# Vygenerujte odpoveď pomocou reťazca LLM
response = llm_chain.run("Čo je RAG?")

vytlačiť (odpoveď)

V tomto príklade definujeme reťazec LLM pomocou triedy LLMCain z LangChain. Potom použijeme metódu run na vygenerovanie odpovede pomocou reťazca LLM.

Najlepších 5 až 10 najpoužívanejších príkazov/úryvkov

Tu je 5 až 10 najpoužívanejších príkazov/úryvkov na implementáciu RAG s FastAPI a Django:

1. from langchain import LLMCain: Import triedy LLMCain z LangChain.
2. `llm_chain = LLMCain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index", documents=["doc1", "doc2", "doc3"]))": Definujte reťazec LLM pomocou triedy "LLMCain".
3. response = llm_chain.run(query): Vygenerujte odpoveď pomocou reťazca LLM.
4. from fastapi import FastAPI: Importujte triedu FastAPI z FastAPI.
5. app = FastAPI(): Definujte aplikáciu FastAPI.
6. @app.get("/rag"): Definujte trasu pre koncový bod RAG.
7. `llm_chain = LLMCain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index", documents=["doc1", "doc2", "doc3"]))": Definujte reťazec LLM pomocou triedy "LLMCain".
8. response = llm_chain.run(query): Vygenerujte odpoveď pomocou reťazca LLM.
9. from django.http import JsonResponse: Importujte triedu JsonResponse z Django.
10. return JsonResponse({"response": response}): Vráti odpoveď JSON s vygenerovanou odpoveďou.

Vizualizácia

Tu je vizualizácia RAG potrubia pomocou Chart.js:

{
  "type": "horizontalBar",
  "data": {
    "labels": ["Vyhľadávanie", "Generácia", "Následné spracovanie"],
    "datasets": [
      {
        "label": "RAG Pipeline",
        "údaje": [10, 20, 30],
        "farba pozadia": [
          "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)"
        ],
        "šírka okraja": 1
      }
    ]
  },
  "možnosti": {
    "title": {
      "zobraziť": pravda,
      "text": "Rag potrubie"
    },
    "váhy": {
      "yAxes": [
        {
          "ticks": {
            "beginAtZero": pravda
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Táto vizualizácia zobrazuje potrubie RAG s tromi fázami: vyhľadávanie, generovanie a následné spracovanie.

Záver

V tomto článku sme skúmali implementáciu techník RAG pomocou FastAPI a Django na zlepšenie schopností LLM vo webových aplikáciách, vrátane orchestrácie s LangChain pre bezproblémové vyhľadávanie a spracovanie údajov. Poskytli sme aj praktického sprievodcu implementáciou RAG s FastAPI a Django, vrátane príkladov kódu a vizualizácie RAG potrubia. Dúfame, že tento článok poskytol užitočný zdroj pre vývojárov, ktorí chcú implementovať techniky RAG do svojich webových aplikácií.