Integración de RAG (xeración aumentada por recuperación) con marcos web modernos: unha guía práctica

Introdución

Nos últimos anos, o campo do Procesamento da Linguaxe Natural (PNL) foi testemuña dun aumento significativo no desenvolvemento de Grandes Modelos de Linguaxe (LLM) e as súas aplicacións en varios dominios. Non obstante, unha das principais limitacións dos LLM é a súa incapacidade para recuperar e incorporar coñecementos externos nas súas respostas. Aquí é onde entran en xogo as técnicas de Retrieval-Augmented Generation (RAG). Neste artigo, exploraremos a implementación de técnicas RAG usando FastAPI e Django para mellorar as capacidades de LLM en aplicacións web, incluíndo a orquestración con LangChain para a recuperación e procesamento de datos sen problemas.

Que é RAG?

RAG é unha técnica que combina os puntos fortes dos modelos de Recuperación e Xeración para producir respostas máis precisas e informativas. A idea básica detrás de RAG é recuperar primeiro información relevante dunha base de coñecemento ou unha base de datos, e despois utilizar esta información para xerar unha resposta. Este enfoque permite aos LLM aproveitar o coñecemento externo e proporcionar respostas máis precisas e informativas.

Por que usar RAG con FastAPI e Django?

FastAPI e Django son dous dos frameworks web máis populares utilizados para crear aplicacións web. Ofrecen unha infraestrutura robusta e escalable para crear aplicacións web e pódense integrar facilmente con técnicas RAG para mellorar as capacidades de LLM. FastAPI é un marco web moderno que ofrece unha forma rápida e eficiente de crear aplicacións web, mentres que Django é un marco web de alto nivel que proporciona unha arquitectura, modelos e API para crear aplicacións web robustas.

Implementando RAG con FastAPI

FastAPI ofrece un xeito sinxelo e eficiente de implementar técnicas RAG. Aquí tes un bloque de código de exemplo que demostra como usar FastAPI para implementar RAG:

desde fastapi import FastAPI
desde langchain import LLMChain
desde langchain.chains.openai importar OpenAIApi

aplicación = FastAPI()

@app.get("/rag")
async def rag (consulta: str):
    
    llm_chain = LLMChain(
        llm=OpenAIApi(),
        recuperación=LangChainRetrieval(
            index=LangChainIndex(
                nome = "meu_índice",
                documentos="doc1", "doc2", "doc3"]
            )
        )
    )

    # Xera unha resposta usando a cadea LLM
    resposta = llm_chain.run (consulta)

    devolver {"response": resposta}

Neste exemplo, definimos unha cadea LLM usando a clase LLMChain de LangChain. Despois definimos un compoñente de recuperación usando a clase LangChainRetrieval, que se usa para recuperar información relevante dunha base de coñecemento ou dunha base de datos. Finalmente, usamos o método run para xerar unha resposta usando a cadea LLM.

Implementando RAG con Django

Django ofrece un marco web de alto nivel que se pode integrar facilmente con técnicas RAG. Aquí tes un exemplo de bloque de código que demostra como usar Django para implementar RAG:

desde django.http import JsonResponse
desde langchain import LLMChain
desde langchain.chains.openai importar OpenAIApi

def rag (solicitude):
    # Define a cadea de LLM
    llm_chain = LLMChain(
        llm=OpenAIApi(),
        recuperación=LangChainRetrieval(
            index=LangChainIndex(
                nome = "meu_índice",
                documentos="doc1", "doc2", "doc3"]
            )
        )
    )

    # Xera unha resposta usando a cadea LLM
    resposta = llm_chain.run(request.GET.get("consulta"))

    devolve JsonResponse({"resposta": resposta})

Neste exemplo, definimos unha función de vista rag que toma unha consulta como entrada e xera unha resposta usando a cadea LLM.

Orquestando RAG con LangChain

LangChain ofrece un xeito sinxelo e eficiente de orquestrar técnicas RAG. Aquí tes un bloque de código de exemplo que demostra como usar LangChain para orquestrar RAG:

desde langchain import LLMChain
desde langchain.chains.openai importar OpenAIApi

# Define a cadea de LLM
llm_chain = LLMChain(
    llm=OpenAIApi(),
    recuperación=LangChainRetrieval(
        index=LangChainIndex(
            nome = "meu_índice",
            documentos="doc1", "doc2", "doc3"]
        )
    )
)

# Xera unha resposta usando a cadea LLM
resposta = llm_chain.run ("Que é RAG?")

imprimir (resposta)

Neste exemplo, definimos unha cadea LLM usando a clase LLMChain de LangChain. Despois usamos o método run para xerar unha resposta usando a cadea LLM.

Principais 5-10 comandos/fragmentos máis utilizados

Aquí están os 5-10 comandos/fragmentos máis utilizados para implementar RAG con FastAPI e Django:

1. from langchain import LLMChain: importa a clase LLMChain de LangChain.
2. llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index", documents=["doc1", "doc2", "doc3"]))): define unha cadea LLM usando a clase LLMCain.
3. response = llm_chain.run(query): xera unha resposta usando a cadea LLM.
4. from fastapi import FastAPI: importa a clase FastAPI desde FastAPI.
5. app = FastAPI(): define unha aplicación FastAPI.
6. @app.get("/rag"): define unha ruta para o punto final RAG.
7. llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index", documents=["doc1", "doc2", "doc3"]))): define unha cadea LLM usando a clase LLMCain.
8. response = llm_chain.run(query): xera unha resposta usando a cadea LLM.
9. from django.http import JsonResponse: importa a clase JsonResponse de Django.
10. return JsonResponse({"response": response}): devolve unha resposta JSON coa resposta xerada.

Visualización

Aquí tes unha visualización da canalización RAG usando Chart.js:

{
  "type": "Barra horizontal",
  "datos": {
    "labels": ["Recuperación", "Xeración", "Posprocesamento"],
    "conxuntos de datos": [
      {
        "label": "RAG Pipeline",
        "datos": [10, 20, 30],
        "cor de fondo": [
          "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
      }
    ]
  },
  "opcións": {
    "título": {
      "mostrar": verdadeiro,
      "text": "Rag Pipeline"
    },
    "escalas": {
      "yAxes": [
        {
          "ticks": {
            "beginAtZero": verdadeiro
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Esta visualización mostra a canalización de RAG con tres etapas: recuperación, xeración e post-procesamento.

Conclusión

Neste artigo, exploramos a implementación de técnicas RAG usando FastAPI e Django para mellorar as capacidades de LLM en aplicacións web, incluíndo a orquestración con LangChain para a recuperación e procesamento de datos sen problemas. Tamén proporcionamos unha guía práctica para implementar RAG con FastAPI e Django, incluíndo exemplos de código e unha visualización do pipeline de RAG. Agardamos que este artigo proporcione un recurso útil para os desenvolvedores que buscan implementar técnicas RAG nas súas aplicacións web.