Entegre RAG (Jenerasyon Retrieval-Augmented) ak kad Entènèt modèn: Yon Gid Pratik

Entwodiksyon

Nan dènye ane yo, jaden an nan Pwosesis Lang Natirèl (NLP) te temwen yon gwo vag nan devlopman nan modèl gwo langaj (LLMs) ak aplikasyon yo nan divès domèn. Sepandan, youn nan pi gwo limit LLM yo se enkapasite yo pou yo rekipere ak enkòpore konesans ekstèn nan repons yo. Sa a se kote teknik Retrieval-Augmented Generation (RAG) antre nan jwèt. Nan atik sa a, nou pral eksplore aplikasyon teknik RAG lè l sèvi avèk FastAPI ak Django pou amelyore kapasite LLM nan aplikasyon entènèt, ki gen ladan orchestrasyon ak LangChain pou rekipere done ak pwosesis san pwoblèm.

Ki sa ki RAG?

RAG se yon teknik ki konbine fòs modèl Retrieval ak Jenerasyon pou pwodui repons ki pi egzak ak enfòmatif. Lide debaz dèyè RAG se premye rekipere enfòmasyon ki enpòtan nan yon baz konesans oswa yon baz done, ak Lè sa a, sèvi ak enfòmasyon sa a jenere yon repons. Apwòch sa a pèmèt LLM yo ogmante konesans ekstèn epi bay repons ki pi egzak ak enfòmatif.

Poukisa itilize RAG ak FastAPI ak Django?

FastAPI ak Django se de nan kad entènèt ki pi popilè yo itilize pou bati aplikasyon pou entènèt. Yo bay yon enfrastrikti solid ak évolutive pou bati aplikasyon entènèt, epi yo ka fasilman entegre ak teknik RAG pou amelyore kapasite LLM. FastAPI se yon kad entènèt modèn ki bay yon fason rapid ak efikas pou bati aplikasyon entènèt, pandan y ap Django se yon kad entènèt wo nivo ki bay yon achitekti, modèl, ak API pou bati aplikasyon entènèt solid.

Aplikasyon RAG ak FastAPI

FastAPI bay yon fason ki senp epi efikas pou aplike teknik RAG. Men yon egzanp blòk kòd ki montre kijan pou itilize FastAPI pou aplike RAG:

soti nan fastapi enpòte FastAPI
soti nan langchain enpòte LLMChain
soti nan langchain.chains.openai enpòte OpenAIApi

app = FastAPI ()

@app.get("/rag")
async def rag (rekèt: str):
    
    llm_chain = LLMChain(
        llm=OpenAIApi(),
        retrieval=LangChainRetrieval(
            endèks=LangChainIndex(
                non = "my_index",
                documents="doc1", "doc2", "doc3"]
            )
        )
    )

    # Jenere yon repons lè l sèvi avèk chèn LLM la
    repons = llm_chain.run (rekèt)

    retounen {"repons": repons}

Nan egzanp sa a, nou defini yon chèn LLM lè l sèvi avèk klas LLMCain nan LangChain. Lè sa a, nou defini yon eleman rekiperasyon lè l sèvi avèk klas LangChainRetrieval, ki itilize pou rekipere enfòmasyon ki enpòtan nan yon baz konesans oswa yon baz done. Finalman, nou itilize metòd kouri pou jenere yon repons lè l sèvi avèk chèn LLM la.

Aplikasyon RAG ak Django

Django bay yon kad entènèt wo nivo ki ka fasilman entegre ak teknik RAG. Men yon egzanp blòk kòd ki montre kijan pou itilize Django pou aplike RAG:

soti nan django.http enpòte JsonResponse
soti nan langchain enpòte LLMChain
soti nan langchain.chains.openai enpòte OpenAIApi

def ranyon (demann):
    # Defini chèn LLM
    llm_chain = LLMChain(
        llm=OpenAIApi(),
        retrieval=LangChainRetrieval(
            endèks=LangChainIndex(
                non = "my_index",
                documents="doc1", "doc2", "doc3"]
            )
        )
    )

    # Jenere yon repons lè l sèvi avèk chèn LLM la
    repons = llm_chain.run (demann.GET.get ("rekèt"))

    retounen JsonResponse({"repons": repons})

Nan egzanp sa a, nou defini yon fonksyon gade "ranyon" ki pran yon rechèch kòm opinyon epi jenere yon repons lè l sèvi avèk chèn LLM la.

Okstasyon RAG ak LangChain

LangChain bay yon fason ki senp epi efikas pou òkestre teknik RAG. Men yon egzanp blòk kòd ki montre kijan pou itilize LangChain pou òganize RAG:

soti nan langchain enpòte LLMChain
soti nan langchain.chains.openai enpòte OpenAIApi

# Defini chèn LLM
llm_chain = LLMChain(
    llm=OpenAIApi(),
    retrieval=LangChainRetrieval(
        endèks=LangChainIndex(
            non = "my_index",
            documents="doc1", "doc2", "doc3"]
        )
    )
)

# Jenere yon repons lè l sèvi avèk chèn LLM la
repons = llm_chain.run ("Ki sa ki RAG?")

enprime (repons)

Nan egzanp sa a, nou defini yon chèn LLM lè l sèvi avèk klas LLMCain nan LangChain. Lè sa a, nou itilize metòd "kouri" pou jenere yon repons lè l sèvi avèk chèn LLM la.

Top 5-10 kòmandman/frag ki pi itilize yo

Men 5-10 kòmandman/frag ki pi itilize yo pou aplike RAG ak FastAPI ak Django:

1. soti nan langchain enpòte LLMChain: Enpòte klas LLMCain nan LangChain.
2. llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index", documents=["doc1", "doc2", "doc3"]))): Defini yon chèn LLM lè l sèvi avèk klas LLMChain.
3. repons = llm_chain.run(query): Jenere yon repons lè l sèvi avèk chèn LLM la.
4. soti nan fastapi enpòte FastAPI: Enpòte klas FastAPI nan FastAPI.
5. app = FastAPI(): Defini yon aplikasyon FastAPI.
6. @app.get("/rag"): Defini yon wout pou pwen final RAG la.
7. llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index", documents=["doc1", "doc2", "doc3"]))): Defini yon chèn LLM lè l sèvi avèk klas LLMChain.
8. repons = llm_chain.run(query): Jenere yon repons lè l sèvi avèk chèn LLM la.
9. soti nan django.http enpòte JsonResponse: Enpòte klas JsonResponse nan Django.
10. retounen JsonResponse({"repons": repons}): Retounen yon repons JSON ak repons ki te pwodwi a.

Vizyalizasyon

Men yon vizyalizasyon tiyo RAG la lè l sèvi avèk Chart.js:

{
  "type": "horizontalBar",
  "done": {
    "labels": ["Rekipere", "Jenerasyon", "Post-pwosesis"],
    "datasets": [
      {
        "label": "RAG Pipeline",
        "done": [10, 20, 30],
        "backgroundColor": [
          "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
      }
    ]
  },
  "opsyon": {
    "tit": {
      "display": vre,
      "text": "RAG Pipeline"
    },
    "echèl": {
      "yAxes": [
        {
          "tik": {
            "beginAtZero": vre
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Vizyalizasyon sa a montre tiyo RAG la ak twa etap: rekipere, jenerasyon, ak post-pwosesis.

Konklizyon

Nan atik sa a, nou te eksplore aplikasyon teknik RAG lè l sèvi avèk FastAPI ak Django pou amelyore kapasite LLM nan aplikasyon entènèt, ki gen ladan òkestrasyon ak LangChain pou rekipere done ak pwosesis san pwoblèm. Nou te bay tou yon gid pratik pou aplike RAG ak FastAPI ak Django, ki gen ladan egzanp kòd ak yon vizyalizasyon tiyo RAG la. Nou espere ke atik sa a te bay yon resous itil pou devlopè kap aplike teknik RAG nan aplikasyon entènèt yo.