ادغام RAG با LLM برای معماری نرم افزار پویا: راهنمای عملی

مقدمه

در سال‌های اخیر، زمینه معماری نرم‌افزار با ظهور تکنیک‌های مدل‌های زبان بزرگ (LLM) و تکنیک‌های بازیابی-افزوده (RAG) دستخوش دگرگونی قابل توجهی شده است. هم افزایی بین این دو فناوری این پتانسیل را دارد که شیوه طراحی و توسعه سیستم های نرم افزاری را متحول کند. در این مقاله، ادغام RAG با LLM ها را برای معماری نرم افزار پویا، از جمله استراتژی های پیاده سازی با استفاده از ابزارهای ارکستراسیون مانند LangChain و DSPy، بررسی خواهیم کرد.

** RAG چیست؟**

RAG تکنیکی است که نقاط قوت مدل‌های مبتنی بر بازیابی و مبتنی بر نسل را برای تولید خروجی‌های متنی با کیفیت بالا ترکیب می‌کند. ایده اصلی پشت RAG استفاده از یک مدل بازیابی برای انتخاب اسناد یا متن های مرتبط از یک مجموعه بزرگ و سپس استفاده از یک مدل تولید برای تولید متن بر اساس این متن های بازیابی شده است. این رویکرد پیشرفت های قابل توجهی را در وظایفی مانند پاسخ به سؤال، خلاصه سازی متن و هوش مصنوعی محاوره ای نشان داده است.

LLM چیست؟

LLM ها نوعی مدل هوش مصنوعی هستند که بر روی مقادیر زیادی از داده های متنی آموزش داده می شوند تا خروجی های زبانی شبیه انسان تولید کنند. این مدل‌ها معمولاً مبتنی بر معماری ترانسفورماتور هستند و به نتایج پیشرفته‌ای در طیف وسیعی از وظایف پردازش زبان طبیعی دست یافته‌اند. LLM ها بسیار متنوع هستند و می توانند برای کارهایی مانند ترجمه زبان، خلاصه سازی متن و هوش مصنوعی محاوره ای استفاده شوند.

چرا RAG را با LLM ادغام کنیم؟

ادغام RAG با LLM چندین مزیت را برای معماری نرم افزار پویا ارائه می دهد:

1. دقت بهبود یافته: RAG می تواند به LLM ها کمک کند تا اسناد یا متن های مرتبط را از یک مجموعه بزرگ انتخاب کنند، که منجر به خروجی های متنی دقیق تر و آموزنده تر می شود.
2. افزایش کارایی: RAG می تواند سربار محاسباتی LLM ها را تنها با انتخاب مرتبط ترین اسناد یا متن ها کاهش دهد که منجر به زمان پاسخگویی سریع تر می شود.
3. انعطاف پذیری پیشرفته: RAG را می توان برای انطباق با تنظیمات و نیازهای کاربر در حال تغییر استفاده کرد و به LLM ها اجازه می دهد خروجی های متنی مرتبط تر و جذاب تر تولید کنند.

راهبردهای پیاده سازی

چندین استراتژی پیاده سازی برای ادغام RAG با LLM وجود دارد، از جمله:

1. LangChain: LangChain یک کتابخانه منبع باز است که یک API ساده و شهودی برای ساخت مدل های مبتنی بر RAG ارائه می دهد. از طیف وسیعی از LLM ها پشتیبانی می کند و می توان از آن برای پیاده سازی معماری های پیچیده RAG استفاده کرد.
2. DSPy: DSPy یک کتابخانه پایتون است که روشی ساده و کارآمد برای پیاده سازی مدل های مبتنی بر RAG ارائه می دهد. از طیف وسیعی از LLM ها پشتیبانی می کند و می توان از آن برای پیاده سازی معماری های پیچیده RAG استفاده کرد.

نمونه کد

در اینجا یک مثال کد ساده است که نحوه استفاده از LangChain را برای ادغام RAG با LLM ها نشان می دهد: ``پایتون واردات لانگ چین از langchain.chains واردات RAGChain از langchain.llms واردات LLaMA

لاما = LLaMA()

یک مدل RAGChain ایجاد کنید

rag_chain = RAGChain(llama, retrieval_model="t5-small")

یک اعلان را تعریف کنید

prompt = "پایتخت فرانسه چیست؟"

خروجی متن تولید کنید

خروجی = rag_chain.run(prompt)

چاپ (خروجی)

این مثال کد نحوه استفاده از LangChain برای ایجاد یک مدل RAGChain را نشان می دهد که یک مدل LLaMA را با یک مدل بازیابی ادغام می کند. سپس مدل RAGChain برای تولید خروجی متن بر اساس یک اعلان استفاده می شود.

** 5 تا 10 فرمان/قطعات پرکاربرد برتر **

در اینجا 5 تا 10 فرمان/قطعه پرکاربرد برتر برای ادغام RAG با LLM آورده شده است:

1. `langchain.RAGChain(llama, retrieval_model="t5-small")`: یک مدل RAGChain ایجاد می کند که یک مدل LLaMA را با یک مدل بازیابی ادغام می کند.
2. `llama.run(prompt)`: خروجی متن را بر اساس یک دستور با استفاده از مدل LLaMA ایجاد می کند.
3. `rag_chain.run(prompt)`: خروجی متن را بر اساس یک دستور با استفاده از مدل RAGChain تولید می کند.
4. `langchain.chains.RAGChain(llama, retrieval_model="t5-small", max_length=1024)`: یک مدل RAGChain ایجاد می کند که یک مدل LLaMA را با یک مدل بازیابی ادغام می کند و حداکثر طول متن خروجی را تعیین می کند.
5. `llama.get_input(prompt)`: متن ورودی مدل LLaMA را برمی‌گرداند.
6. `rag_chain.get_output(prompt)`: متن خروجی مدل RAGChain را برمی‌گرداند.
7. `langchain.chains.RAGChain(llama, retrieval_model="t5-small", batch_size=32)`: یک مدل RAGChain ایجاد می کند که یک مدل LLaMA را با یک مدل بازیابی ادغام می کند و اندازه دسته را تعیین می کند.
8. `llama.get_output(prompt)`: متن خروجی مدل LLaMA را برمی گرداند.
9. `rag_chain.get_input(prompt)`: متن ورودی مدل RAGChain را برمی‌گرداند.
10. `langchain.chains.RAGChain(llama, retrieval_model="t5-small, device="cuda")`: یک مدل RAGChain ایجاد می کند که یک مدل LLaMA را با یک مدل بازیابی ادغام می کند و دستگاه را روی CUDA تنظیم می کند.

**تجسم**

در اینجا یک تجسم ساده از مدل RAGChain با استفاده از Chart.js آورده شده است:
``json
{
  "نوع": "نوار"،
  "داده": {
    "labels": ["LLaMA"، "RAGChain"]،
    "مجموعه داده ها": [
      {
        "label": "دقت"،
        "داده": [0.8، 0.9]،
        "backgroundColor": ["#FF6384"، "#36A2EB"]
      }
    ]
  }،
  "گزینه ها": {
    "عنوان": {
      "نمایش": درست،
      "text": "دقت مدل RAGChain"
    }،
    "ترازو": {
      "yAxes": [
        {
          "تیک": {
            "beginAtZero": درست است
          }
        }
      ]
    }
  }
}

این تجسم دقت مدل LLaMA و مدل RAGChain را نشان می دهد.

نتیجه گیری

ادغام RAG با LLM مزایای متعددی را برای معماری نرم افزار پویا ارائه می دهد، از جمله دقت بهبود یافته، افزایش کارایی و افزایش انعطاف پذیری. LangChain و DSPy دو ابزار ارکستراسیون محبوب هستند که می توانند برای پیاده سازی مدل های مبتنی بر RAG استفاده شوند. با پیروی از استراتژی‌های پیاده‌سازی و مثال‌های کد ارائه‌شده در این مقاله، توسعه‌دهندگان می‌توانند معماری‌های پیچیده RAG ایجاد کنند که LLM‌ها را با مدل‌های بازیابی یکپارچه می‌کند. 5 تا 10 فرمان/قطعه پرکاربرد برتر برای ادغام RAG با LLMها نیز به عنوان مرجع ارائه شده است.