Integracija RAG-a (generacija sa proširenim pristupom) sa modernim web okvirima: praktični vodič

Uvod

Posljednjih godina, područje obrade prirodnog jezika (NLP) svjedočilo je značajnom porastu u razvoju velikih jezičkih modela (LLM) i njihove primjene u različitim domenima. Međutim, jedno od glavnih ograničenja LLM-a je njihova nesposobnost da pronađu i ugrade vanjsko znanje u svoje odgovore. Ovdje stupaju u igru ​​tehnike Retrieval-Augmented Generation (RAG). U ovom članku ćemo istražiti implementaciju RAG tehnika koristeći FastAPI i Django za poboljšanje LLM mogućnosti u web aplikacijama, uključujući orkestraciju sa LangChain-om za besprijekorno pronalaženje i obradu podataka.

Šta je RAG?

RAG je tehnika koja kombinuje prednosti modela preuzimanja i generisanja kako bi se proizveli precizniji i informativniji odgovori. Osnovna ideja iza RAG-a je da se prvo dohvate relevantne informacije iz baze znanja ili baze podataka, a zatim te informacije koriste za generiranje odgovora. Ovaj pristup omogućava LLM-ima da iskoriste eksterno znanje i pruže tačnije i informativnije odgovore.

Zašto koristiti RAG uz FastAPI i Django?

FastAPI i Django su dva od najpopularnijih web okvira koji se koriste za izradu web aplikacija. Oni pružaju robusnu i skalabilnu infrastrukturu za izgradnju web aplikacija i mogu se lako integrirati sa RAG tehnikama kako bi se poboljšale LLM mogućnosti. FastAPI je moderan web okvir koji pruža brz i efikasan način za izradu web aplikacija, dok je Django web okvir visokog nivoa koji pruža arhitekturu, šablone i API-je za izgradnju robusnih web aplikacija.

Implementacija RAG-a uz FastAPI

FastAPI pruža jednostavan i efikasan način implementacije RAG tehnika. Evo primjera bloka koda koji pokazuje kako koristiti FastAPI za implementaciju RAG-a:

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

app = FastAPI()

@app.get("/krpa")
async def rag(upit: str):
    
    llm_chain = LLMChain(
        llm=OpenAIApi(),
        retrieval=LangChainRetrieval(
            index=LangChainIndex(
                name="my_index",
                dokumenti=["doc1", "doc2", "doc3"]
            )
        )
    )

    # Generirajte odgovor koristeći LLM lanac
    odgovor = llm_chain.run(upit)

    return {"response": response}

U ovom primjeru definiramo LLM lanac koristeći klasu LLMChain iz LangChaina. Zatim definiramo komponentu za pronalaženje koristeći klasu LangChainRetrieval, koja se koristi za dohvaćanje relevantnih informacija iz baze znanja ili baze podataka. Konačno, koristimo metodu run za generiranje odgovora koristeći LLM lanac.

Implementacija RAG-a sa Djangom

Django pruža web okvir visokog nivoa koji se lako može integrirati sa RAG tehnikama. Evo primjera bloka koda koji pokazuje kako koristiti Django za implementaciju RAG-a:

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

def krpa (zahtjev):
    # Definirajte LLM lanac
    llm_chain = LLMChain(
        llm=OpenAIApi(),
        retrieval=LangChainRetrieval(
            index=LangChainIndex(
                name="my_index",
                dokumenti=["doc1", "doc2", "doc3"]
            )
        )
    )

    # Generirajte odgovor koristeći LLM lanac
    odgovor = llm_chain.run(request.GET.get("query"))

    return JsonResponse({"response": response})

U ovom primjeru definiramo funkciju pogleda rag koja uzima upit kao ulaz i generira odgovor koristeći LLM lanac.

Orkestriranje RAG-a sa LangChainom

LangChain pruža jednostavan i efikasan način za orkestriranje RAG tehnika. Evo primjera bloka koda koji pokazuje kako koristiti LangChain za orkestriranje RAG-a:

iz langchain import LLMChain
iz langchain.chains.openai import OpenAIApi

# Definirajte LLM lanac
llm_chain = LLMChain(
    llm=OpenAIApi(),
    retrieval=LangChainRetrieval(
        index=LangChainIndex(
            name="my_index",
            dokumenti=["doc1", "doc2", "doc3"]
        )
    )
)

# Generirajte odgovor koristeći LLM lanac
odgovor = llm_chain.run("Šta je RAG?")

print (odgovor)

U ovom primjeru definiramo LLM lanac koristeći klasu LLMChain iz LangChaina. Zatim koristimo metodu run da generišemo odgovor koristeći LLM lanac.

Top 5-10 najčešće korištenih naredbi/isječaka

Evo 5-10 najčešće korištenih komandi/isječaka za implementaciju RAG-a sa FastAPI-om i Djangom:

1. iz langchain import LLMChain: Uvezite LLMChain klasu iz LangChain-a.
2. llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index", documents=["doc1", "doc2", "doc3"]))): Definirajte LLM lanac koristeći klasu LLMChain.
3. response = llm_chain.run(query): Generirajte odgovor koristeći LLM lanac.
4. from fastapi import FastAPI: Uvezite FastAPI klasu iz FastAPI-ja.
5. app = FastAPI(): Definirajte FastAPI aplikaciju.
6. @app.get("/rag"): Definirajte rutu za RAG krajnju točku.
7. llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index", documents=["doc1", "doc2", "doc3"]))): Definirajte LLM lanac koristeći klasu LLMChain.
8. response = llm_chain.run(query): Generirajte odgovor koristeći LLM lanac.
9. iz django.http import JsonResponse: Uvezite klasu JsonResponse iz Djanga.
10. return JsonResponse({"response": response}): Vratite JSON odgovor sa generiranim odgovorom.

Vizuelizacija

Evo vizualizacije RAG cjevovoda koristeći Chart.js:

{
  "type": "horizontalBar",
  "podaci": {
    "oznake": ["Preuzimanje", "Generacija", "Naknadna obrada"],
    "setovi podataka": [
      {
        "label": "RAG Pipeline",
        "podaci": [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
      }
    ]
  },
  "opcije": {
    "naslov": {
      "prikaz": istina,
      "text": "RAG Pipeline"
    },
    "vaga": {
      "yAxes": [
        {
          "krpelji": {
            "beginAtZero": istina
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Ova vizualizacija prikazuje RAG cevovod sa tri faze: pronalaženje, generisanje i naknadna obrada.

Zaključak

U ovom članku smo istražili implementaciju RAG tehnika koristeći FastAPI i Django za poboljšanje LLM mogućnosti u web aplikacijama, uključujući orkestraciju sa LangChain-om za besprijekorno pronalaženje i obradu podataka. Takođe smo obezbedili praktičan vodič za implementaciju RAG-a sa FastAPI-jem i Djangom, uključujući primere koda i vizuelizaciju RAG cevovoda. Nadamo se da je ovaj članak pružio koristan resurs za programere koji žele implementirati RAG tehnike u svoje web aplikacije.