ادغام RAG (نسل تقویت شده بازیابی) با چارچوب های وب مدرن: راهنمای عملی

مقدمه

در سال‌های اخیر، حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) شاهد افزایش قابل توجهی در توسعه مدل‌های زبان بزرگ (LLM) و کاربردهای آن‌ها در حوزه‌های مختلف بوده است. با این حال، یکی از محدودیت های اصلی LLM ها ناتوانی آنها در بازیابی و گنجاندن دانش خارجی در پاسخ هایشان است. اینجاست که تکنیک‌های Retrieval-Augmented Generation (RAG) وارد عمل می‌شوند. در این مقاله، پیاده‌سازی تکنیک‌های RAG با استفاده از FastAPI و Django را برای افزایش قابلیت‌های LLM در برنامه‌های وب، از جمله هماهنگ‌سازی با LangChain برای بازیابی و پردازش یکپارچه داده‌ها، بررسی می‌کنیم.

** RAG چیست؟**

RAG تکنیکی است که نقاط قوت مدل‌های Retrieval و Generation را برای تولید پاسخ‌های دقیق‌تر و آموزنده‌تر ترکیب می‌کند. ایده اصلی پشت RAG این است که ابتدا اطلاعات مربوطه را از یک پایگاه دانش یا پایگاه داده بازیابی کنیم و سپس از این اطلاعات برای تولید پاسخ استفاده کنیم. این رویکرد به LLM ها اجازه می دهد تا از دانش خارجی استفاده کنند و پاسخ های دقیق و آموزنده تری ارائه دهند.

چرا از RAG با FastAPI و Django استفاده کنیم؟

FastAPI و Django دو مورد از محبوب ترین فریم ورک های وب هستند که برای ساخت برنامه های وب استفاده می شوند. آنها یک زیرساخت قوی و مقیاس پذیر برای ساخت برنامه های کاربردی وب ارائه می دهند و می توانند به راحتی با تکنیک های RAG برای افزایش قابلیت های LLM ادغام شوند. FastAPI یک چارچوب وب مدرن است که راهی سریع و کارآمد برای ساخت برنامه های کاربردی وب ارائه می دهد، در حالی که جنگو یک چارچوب وب سطح بالا است که معماری، قالب ها و API ها را برای ساخت برنامه های کاربردی وب قوی ارائه می دهد.

پیاده سازی RAG با FastAPI

FastAPI یک روش ساده و کارآمد برای پیاده سازی تکنیک های RAG ارائه می دهد. در اینجا یک بلوک کد مثال است که نحوه استفاده از FastAPI برای پیاده سازی RAG را نشان می دهد:

``پایتون از fastapi import FastAPI از لانگ چین واردات LLMCchain از langchain.chains.openai واردات OpenAIApi

برنامه = FastAPI()

@app.get ("/rag") async def rag(query: str):

llm_chain = LLMChain(
    llm=OpenAIApi()،
    retrieval=LangChainRetrieval(
        index=LangChainIndex(
            name = "my_index",
            اسناد=["doc1"، "doc2"، "doc3"]
        )
    )
)

# با استفاده از زنجیره LLM یک پاسخ ایجاد کنید
پاسخ = llm_chain.run (پرس و جو)

بازگشت {"response": answer}

در این مثال، ما یک زنجیره LLM را با استفاده از کلاس `LLMChain` از LangChain تعریف می کنیم. سپس یک جزء بازیابی را با استفاده از کلاس `LangChainRetrieval` تعریف می کنیم که برای بازیابی اطلاعات مربوطه از پایگاه دانش یا پایگاه داده استفاده می شود. در نهایت، ما از روش "run" برای تولید پاسخ با استفاده از زنجیره LLM استفاده می کنیم.

**پیاده سازی RAG با جنگو**


جنگو یک چارچوب وب سطح بالا را ارائه می دهد که می تواند به راحتی با تکنیک های RAG ادغام شود. در اینجا یک بلوک کد مثال است که نحوه استفاده از جنگو برای پیاده سازی RAG را نشان می دهد:

``پایتون
از django.http واردات JsonResponse
از لانگ چین واردات LLMCchain
از langchain.chains.openai واردات OpenAIApi

def rag (درخواست):
    # زنجیره LLM را تعریف کنید
    llm_chain = LLMChain(
        llm=OpenAIApi()،
        retrieval=LangChainRetrieval(
            index=LangChainIndex(
                name = "my_index",
                اسناد=["doc1"، "doc2"، "doc3"]
            )
        )
    )

    # با استفاده از زنجیره LLM یک پاسخ ایجاد کنید
    answer = llm_chain.run(request.GET.get("query"))

    بازگشت JsonResponse({"response": answer})

در این مثال، ما یک تابع view «rag» تعریف می کنیم که یک پرس و جو را به عنوان ورودی می گیرد و با استفاده از زنجیره LLM پاسخی را ایجاد می کند.

ارکستراسیون RAG با LangChain

LangChain یک راه ساده و کارآمد برای هماهنگ کردن تکنیک های RAG ارائه می دهد. در اینجا یک بلوک کد نمونه وجود دارد که نحوه استفاده از LangChain برای هماهنگ کردن RAG را نشان می دهد:

``پایتون از لانگ چین واردات LLMCchain از langchain.chains.openai واردات OpenAIApi

زنجیره LLM را تعریف کنید

llm_chain = LLMChain( llm=OpenAIApi()، retrieval=LangChainRetrieval( index=LangChainIndex( name = "my_index", اسناد=["doc1"، "doc2"، "doc3"] ) ) )

با استفاده از زنجیره LLM یک پاسخ ایجاد کنید

answer = llm_chain.run ("RAG چیست؟")

چاپ (پاسخ)

در این مثال، ما یک زنجیره LLM را با استفاده از کلاس `LLMChain` از LangChain تعریف می کنیم. سپس از روش "run" برای تولید پاسخ با استفاده از زنجیره LLM استفاده می کنیم.

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


در اینجا 5 تا 10 دستور / قطعه پرکاربرد برای پیاده سازی RAG با FastAPI و Django آورده شده است:

1. «from langchain import LLMChain»: کلاس «LLMChain» را از LangChain وارد کنید.
2. `llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index", document=["doc1", "doc2", "doc3"])))`: تعریف یک زنجیره LLM` با استفاده از کلاس `LLMCha
3. `response = llm_chain.run(query)`: یک پاسخ با استفاده از زنجیره LLM ایجاد کنید.
4. «from fastapi import FastAPI»: کلاس «FastAPI» را از FastAPI وارد کنید.
5. `app = FastAPI()`: یک برنامه FastAPI را تعریف کنید.
6. `@app.get("/rag")`: یک مسیر برای نقطه پایانی RAG تعریف کنید.
7. `llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index", document=["doc1", "doc2", "doc3"])))`: یک زنجیره LLM را با استفاده از کلاس `LLMCha تعریف کنید
8. `response = llm_chain.run(query)`: یک پاسخ با استفاده از زنجیره LLM ایجاد کنید.
9. «from django.http import JsonResponse»: کلاس «JsonResponse» را از جنگو وارد کنید.
10. `return JsonResponse({"response": answer})`: پاسخ JSON را با پاسخ تولید شده برگردانید.

**تجسم**


در اینجا تصویری از خط لوله RAG با استفاده از Chart.js آورده شده است:

``json
{
  "نوع": "نوار افقی"،
  "داده": {
    "labels": ["بازیابی"، "نسل"، "پس از پردازش"]،
    "مجموعه داده ها": [
      {
        "برچسب": "خط لوله RAG",
        "داده": [10، 20، 30]،
        "Color Background": [
          "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
      }
    ]
  }،
  "گزینه ها": {
    "عنوان": {
      "نمایش": درست،
      "text": "RAG Pipeline"
    }،
    "ترازو": {
      "yAxes": [
        {
          "تیک": {
            "beginAtZero": درست است
          }
        }
      ]
    }
  }
}

این تجسم خط لوله RAG را با سه مرحله نشان می دهد: بازیابی، تولید و پس پردازش.

نتیجه گیری

در این مقاله، پیاده‌سازی تکنیک‌های RAG با استفاده از FastAPI و Django را برای افزایش قابلیت‌های LLM در برنامه‌های وب، از جمله هماهنگ‌سازی با LangChain برای بازیابی و پردازش یکپارچه داده‌ها بررسی کردیم. ما همچنین یک راهنمای عملی برای پیاده‌سازی RAG با FastAPI و Django، شامل نمونه‌های کد و تجسم خط لوله RAG ارائه کردیم. امیدواریم این مقاله منبع مفیدی برای توسعه دهندگانی باشد که به دنبال پیاده سازی تکنیک های RAG در برنامه های وب خود هستند.