Mengintegrasikan RAG (Retrieval-Augmented Generation) dengan Rangka Kerja Web Moden: Panduan Praktikal

Pengenalan

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, bidang Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP) telah menyaksikan lonjakan yang ketara dalam pembangunan Model Bahasa Besar (LLM) dan aplikasinya dalam pelbagai domain. Walau bagaimanapun, salah satu batasan utama LLM ialah ketidakupayaan mereka untuk mendapatkan dan memasukkan pengetahuan luaran ke dalam respons mereka. Di sinilah teknik Retrieval-Augmented Generation (RAG) dimainkan. Dalam artikel ini, kami akan meneroka pelaksanaan teknik RAG menggunakan FastAPI dan Django untuk meningkatkan keupayaan LLM dalam aplikasi web, termasuk orkestrasi dengan LangChain untuk mendapatkan dan pemprosesan data yang lancar.

Apakah itu RAG?

RAG ialah teknik yang menggabungkan kekuatan model Retrieval dan Generation untuk menghasilkan respons yang lebih tepat dan bermaklumat. Idea asas di sebalik RAG adalah untuk mendapatkan semula maklumat yang berkaitan daripada pangkalan pengetahuan atau pangkalan data, dan kemudian menggunakan maklumat ini untuk menjana respons. Pendekatan ini membolehkan LLM memanfaatkan pengetahuan luaran dan memberikan respons yang lebih tepat dan bermaklumat.

Mengapa Gunakan RAG dengan FastAPI dan Django?

FastAPI dan Django ialah dua daripada rangka kerja web paling popular yang digunakan untuk membina aplikasi web. Mereka menyediakan infrastruktur yang teguh dan berskala untuk membina aplikasi web, dan boleh disepadukan dengan mudah dengan teknik RAG untuk meningkatkan keupayaan LLM. FastAPI ialah rangka kerja web moden yang menyediakan cara yang pantas dan cekap untuk membina aplikasi web, manakala Django ialah rangka kerja web peringkat tinggi yang menyediakan seni bina, templat dan API untuk membina aplikasi web yang mantap.

Melaksanakan RAG dengan FastAPI

FastAPI menyediakan cara yang mudah dan cekap untuk melaksanakan teknik RAG. Berikut ialah contoh blok kod yang menunjukkan cara menggunakan FastAPI untuk melaksanakan RAG:

daripada fastapi import FastAPI
daripada langchain import LLMChain
daripada langchain.chains.openai import OpenAIApi

app = FastAPI()

@app.get("/rag")
async def rag(pertanyaan: str):
    
    llm_chain = LLMChain(
        llm=OpenAIApi(),
        retrieval=LangChainRetrieval(
            index=LangChainIndex(
                nama="indeks_saya",
                documents=["doc1", "doc2", "doc3"]
            )
        )
    )

    # Hasilkan respons menggunakan rantaian LLM
    respons = llm_chain.run(query)

    return {"respons": response}

Dalam contoh ini, kami mentakrifkan rantaian LLM menggunakan kelas LLMChain daripada LangChain. Kami kemudiannya mentakrifkan komponen pengambilan menggunakan kelas LangChainRetrieval, yang digunakan untuk mendapatkan maklumat yang berkaitan daripada pangkalan pengetahuan atau pangkalan data. Akhir sekali, kami menggunakan kaedah run untuk menjana respons menggunakan rantaian LLM.

Melaksanakan RAG dengan Django

Django menyediakan rangka kerja web peringkat tinggi yang boleh disepadukan dengan mudah dengan teknik RAG. Berikut ialah contoh blok kod yang menunjukkan cara menggunakan Django untuk melaksanakan RAG:

daripada django.http import JsonResponse
daripada langchain import LLMChain
daripada langchain.chains.openai import OpenAIApi

def kain buruk (permintaan):
    # Tentukan rantaian LLM
    llm_chain = LLMChain(
        llm=OpenAIApi(),
        retrieval=LangChainRetrieval(
            index=LangChainIndex(
                nama="indeks_saya",
                documents=["doc1", "doc2", "doc3"]
            )
        )
    )

    # Hasilkan respons menggunakan rantaian LLM
    respons = llm_chain.run(request.GET.get("query"))

    kembalikan JsonResponse({"respons": response})

Dalam contoh ini, kami mentakrifkan fungsi paparan kain buruk yang mengambil pertanyaan sebagai input dan menjana respons menggunakan rantaian LLM.

Mengatur RAG dengan LangChain

LangChain menyediakan cara yang mudah dan cekap untuk mengatur teknik RAG. Berikut ialah contoh blok kod yang menunjukkan cara menggunakan LangChain untuk mengatur RAG:

daripada langchain import LLMChain
daripada langchain.chains.openai import OpenAIApi

# Tentukan rantaian LLM
llm_chain = LLMChain(
    llm=OpenAIApi(),
    retrieval=LangChainRetrieval(
        index=LangChainIndex(
            nama="indeks_saya",
            documents=["doc1", "doc2", "doc3"]
        )
    )
)

# Hasilkan respons menggunakan rantaian LLM
respons = llm_chain.run("Apakah RAG?")

cetak (tindak balas)

Dalam contoh ini, kami mentakrifkan rantaian LLM menggunakan kelas LLMChain daripada LangChain. Kami kemudian menggunakan kaedah run untuk menjana respons menggunakan rantaian LLM.

5-10 Arahan/Snippet Teratas Paling Digunakan

Berikut ialah 5-10 arahan/coretan teratas yang paling banyak digunakan untuk melaksanakan RAG dengan FastAPI dan Django:

1. dari langchain import LLMChain: Import kelas LLMChain daripada LangChain.
2. llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index", documents=["doc1", "doc2", "doc3"]))): Tentukan rantaian LLM menggunakan kelas LLMChain.
3. respons = llm_chain.run(query): Hasilkan respons menggunakan rantai LLM.
4. dari fastapi import FastAPI: Import kelas FastAPI daripada FastAPI.
5. app = FastAPI(): Tentukan aplikasi FastAPI.
6. @app.get("/rag"): Tentukan laluan untuk titik akhir RAG.
7. llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index", documents=["doc1", "doc2", "doc3"]))): Tentukan rantaian LLM menggunakan kelas LLMChain.
8. respons = llm_chain.run(query): Hasilkan respons menggunakan rantai LLM.
9. dari django.http import JsonResponse: Import kelas JsonResponse daripada Django.
10. return JsonResponse({"response": response}): Kembalikan respons JSON dengan respons yang dijana.

Visualisasi

Berikut ialah visualisasi saluran paip RAG menggunakan Chart.js:

{
  "type": "horizontalBar",
  "data": {
    "labels": ["Retrieval", "Generation", "Post-processing"],
    "set data": [
      {
        "label": "Jalur Paip RAG",
        "data": [10, 20, 30],
        "Warna latar belakang": [
          "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
          "rgba(54, 162, 235, 0.2)",
          "rgba(255, 206, 86, 0.2)"
        ],
        "warna sempadan": [
          "rgba(255, 99, 132, 1)",
          "rgba(54, 162, 235, 1)",
          "rgba(255, 206, 86, 1)"
        ],
        "lebar sempadan": 1
      }
    ]
  },
  "pilihan": {
    "tajuk": {
      "paparan": benar,
      "text": "RaG Pipeline"
    },
    "skala": {
      "yAxes": [
        {
          "kutu": {
            "beginAtZero": benar
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Visualisasi ini menunjukkan saluran paip RAG dengan tiga peringkat: perolehan semula, penjanaan dan pasca pemprosesan.

Kesimpulan

Dalam artikel ini, kami meneroka pelaksanaan teknik RAG menggunakan FastAPI dan Django untuk meningkatkan keupayaan LLM dalam aplikasi web, termasuk orkestrasi dengan LangChain untuk pengambilan dan pemprosesan data yang lancar. Kami juga menyediakan panduan praktikal untuk melaksanakan RAG dengan FastAPI dan Django, termasuk contoh kod dan visualisasi saluran paip RAG. Kami berharap artikel ini telah menyediakan sumber yang berguna untuk pembangun yang ingin melaksanakan teknik RAG dalam aplikasi web mereka.