RAG (検索拡張生成) と最新の Web フレームワークの統合: 実践ガイド

はじめに

近年、自然言語処理 (NLP) の分野では、大規模言語モデル (LLM) の開発とさまざまなドメインでのそのアプリケーションが大幅に増加しています。ただし、LLM の主な制限の 1 つは、外部の知識を取得して応答に組み込むことができないことです。ここで、検索拡張生成 (RAG) 技術が活躍します。この記事では、シームレスなデータ取得と処理のための LangChain によるオーケストレーションなど、Web アプリケーションの LLM 機能を強化するために、FastAPI と Django を使用した RAG テクニックの実装について説明します。

RAG とは何ですか?

RAG は、取得モデルと生成モデルの長所を組み合わせて、より正確で有益な応答を生成する手法です。 RAG の背後にある基本的な考え方は、まずナレッジベースまたはデータベースから関連情報を取得し、次にこの情報を使用して応答を生成することです。このアプローチにより、LLM は外部の知識を活用し、より正確で有益な応答を提供できるようになります。

FastAPI および Django で RAG を使用する理由

FastAPI と Django は、Web アプリケーションの構築に使用される最も人気のある Web フレームワークの 2 つです。これらは、Web アプリケーションを構築するための堅牢でスケーラブルなインフラストラクチャを提供し、RAG 技術と簡単に統合して LLM 機能を強化できます。 FastAPI は、Web アプリケーションを構築するための高速かつ効率的な方法を提供する最新の Web フレームワークです。一方、Django は、堅牢な Web アプリケーションを構築するためのアーキテクチャ、テンプレート、および API を提供する高レベルの Web フレームワークです。

FastAPI を使用した RAG の実装

FastAPI は、RAG テクニックを実装するためのシンプルかつ効率的な方法を提供します。 FastAPI を使用して RAG を実装する方法を示すコードブロックの例を次に示します。

「」パイソン fastapi から FastAPI をインポート langchain から LLMChain をインポート langchain.chains.openai から OpenAIApi をインポート

app = FastAPI()

@app.get("/rag") 非同期デフォルトラグ(クエリ: str):

llm_chain = LLMChain(
    llm=OpenAIApi()、
    取得=LangChainRetrieval(
        インデックス=LangChainIndex(
            名前 = "my_index",
            ドキュメント=["doc1", "doc2", "doc3"]
        ）
    ）
）

# LLM チェーンを使用して応答を生成する
応答 = llm_chain.run(クエリ)

return {"応答": 応答}

「」

この例では、LangChain の LLMChain クラスを使用して LLM チェーンを定義します。次に、「LangChainRetrieval」クラスを使用して検索コンポーネントを定義します。これは、ナレッジベースまたはデータベースから関連情報を取得するために使用されます。最後に、「run」メソッドを使用して、LLM チェーンを使用して応答を生成します。

Django を使用した RAG の実装

Django は、RAG 技術と簡単に統合できる高レベルの Web フレームワークを提供します。 Django を使用して RAG を実装する方法を示すコードブロックの例を次に示します。

「」パイソン django.http から JsonResponse をインポート langchain から LLMChain をインポート langchain.chains.openai から OpenAIApi をインポート

def rag(リクエスト): # LLM チェーンを定義する llm_chain = LLMChain( llm=OpenAIApi()、取得=LangChainRetrieval( インデックス=LangChainIndex( 名前 = "my_index", ドキュメント=["doc1", "doc2", "doc3"] ）））

# LLM チェーンを使用して応答を生成する
応答 = llm_chain.run(request.GET.get("クエリ"))

return JsonResponse({"レスポンス": レスポンス})

「」

この例では、クエリを入力として受け取り、LLM チェーンを使用して応答を生成するビュー関数 rag を定義します。

LangChain を使用した RAG のオーケストレーション

LangChain は、RAG テクニックを調整するためのシンプルかつ効率的な方法を提供します。 LangChain を使用して RAG をオーケストレーションする方法を示すコードブロックの例を次に示します。

「」パイソン langchain から LLMChain をインポート langchain.chains.openai から OpenAIApi をインポート

LLM チェーンを定義する

llm_chain = LLMChain( llm=OpenAIApi()、取得=LangChainRetrieval( インデックス=LangChainIndex( 名前 = "my_index", ドキュメント=["doc1", "doc2", "doc3"] ）））

LLM チェーンを使用して応答を生成する

response = llm_chain.run("RAG とは何ですか?")

印刷(応答) 「」

この例では、LangChain の LLMChain クラスを使用して LLM チェーンを定義します。次に、「run」メソッドを使用して、LLM チェーンを使用して応答を生成します。

最もよく使用される上位 5 ～ 10 のコマンド/スニペット

FastAPI と Django を使用して RAG を実装するために最もよく使用されるコマンド/スニペットの上位 5 ～ 10 は次のとおりです。

from langchain import LLMChain: LangChain から LLMChain クラスをインポートします。
llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index", documents=["doc1", "doc2", "doc3"])))): LLMChain クラスを使用して LLM チェーンを定義します。
response = llm_chain.run(query): LLM チェーンを使用して応答を生成します。
from fastapi import FastAPI: FastAPI から FastAPI クラスをインポートします。
app = FastAPI(): FastAPI アプリケーションを定義します。
@app.get("/rag"): RAG エンドポイントのルートを定義します。
llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index",Documents=["doc1", "doc2", "doc3"]))): LLMChain クラスを使用して LLM チェーンを定義します。
response = llm_chain.run(query): LLM チェーンを使用して応答を生成します。
from django.http import JsonResponse: Django から JsonResponse クラスをインポートします。
return JsonResponse({"response": response}): 生成された応答を含む JSON 応答を返します。

視覚化

以下は、Chart.js を使用した RAG パイプラインの視覚化です。

{
  "タイプ": "horizontalBar",
  「データ」: {
    "labels": ["取得", "生成", "後処理"],
    「データセット」: [
      {
        "ラベル": "RAG パイプライン",
        「データ」: [10, 20, 30],
        "背景色": [
          "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
          "rgba(54, 162, 235, 0.2)",
          「rgba(255, 206, 86, 0.2)」
        ]、
        "ボーダーカラー": [
          "rgba(255, 99, 132, 1)",
          "rgba(54, 162, 235, 1)",
          「rgba(255, 206, 86, 1)」
        ]、
        "境界線の幅": 1
      }
    ]
  }、
  "オプション": {
    「タイトル」: {
      「表示」: true、
      "text": "RAG パイプライン"
    }、
    「スケール」: {
      "y軸": [
        {
          「ティック」: {
            "beginAtZero": true
          }
        }
      ]
    }
  }
}
「」

この視覚化は、取得、生成、後処理という 3 つの段階からなる RAG パイプラインを示しています。

**結論**


この記事では、シームレスなデータ取得と処理のための LangChain によるオーケストレーションなど、Web アプリケーションの LLM 機能を強化するために、FastAPI と Django を使用した RAG テクニックの実装について検討しました。コード例や RAG パイプラインの視覚化など、FastAPI と Django を使用して RAG を実装するための実践的なガイドも提供しました。この記事が、Web アプリケーションに RAG テクニックを実装しようとしている開発者にとって有用なリソースを提供できれば幸いです。

RAG (検索拡張生成) と最新の Web フレームワークの統合: 実践ガイド

RAG (検索拡張生成) と最新の Web フレームワークの統合: 実践ガイド

LLM チェーンを定義する

LLM チェーンを使用して応答を生成する

Have Questions?