Динамикалық бағдарламалық жасақтама архитектурасына арналған LLM-мен RAG интеграциясы: практикалық нұсқаулық

** Динамикалық бағдарламалық жасақтама архитектурасына арналған LLM-мен RAG интеграциясы: практикалық нұсқаулық**

Кіріспе

Соңғы жылдары бағдарламалық жасақтаманың архитектурасы саласы Үлкен тіл үлгілері (LLM) және Retrieval-Augmented Generation (RAG) әдістерінің пайда болуымен айтарлықтай өзгерістерге ұшырады. Осы екі технология арасындағы синергия бағдарламалық жасақтама жүйелерін жобалау және әзірлеу жолында төңкеріс жасау мүмкіндігіне ие. Бұл мақалада біз динамикалық бағдарламалық жасақтама архитектурасы үшін RAG-ның LLM-мен интеграциясын, соның ішінде LangChain және DSPy сияқты оркестрлік құралдарды қолдану арқылы іске асыру стратегияларын зерттейміз.

RAG дегеніміз не?

RAG - жоғары сапалы мәтін шығыстарын шығару үшін Retrieval және Generation негізіндегі үлгілердің күшті жақтарын біріктіретін әдіс. RAG артындағы негізгі идея - үлкен корпустан сәйкес құжаттарды немесе үзінділерді таңдау үшін іздеу үлгісін пайдалану, содан кейін осы шығарылған үзінділер негізінде мәтін жасау үшін генерация үлгісін пайдалану. Бұл тәсіл сұраққа жауап беру, мәтінді қорытындылау және сөйлесу AI сияқты тапсырмаларда айтарлықтай жақсартуларды көрсетті.

LLM дегеніміз не?

LLM - адамға ұқсас тіл нәтижелерін жасау үшін мәтіндік деректердің үлкен көлеміне үйретілетін жасанды интеллект үлгісінің түрі. Бұл модельдер әдетте трансформатор архитектурасына негізделген және табиғи тілді өңдеу тапсырмаларының кең ауқымында заманауи нәтижелерге қол жеткізді. LLM жоғары әмбебап және тілді аудару, мәтінді қорытындылау және сөйлесу AI сияқты тапсырмалар үшін пайдаланылуы мүмкін.

Неге RAG-ті LLM-мен біріктіру керек?

RAG мен LLM интеграциясы бағдарламалық жасақтаманың динамикалық архитектурасы үшін бірнеше артықшылықтар береді:

Жақсартылған дәлдік: RAG LLM-ге үлкен корпустан тиісті құжаттарды немесе үзінділерді таңдауға көмектесіп, дәлірек және ақпараттандыратын мәтінді шығаруға мүмкіндік береді.
Тиімділікті жоғарылату: RAG ең сәйкес құжаттарды немесе үзінділерді таңдау арқылы LLM-дің есептеу үстеме шығындарын азайта алады, бұл жылдам жауап беру уақытына әкеледі.
Жақсартылған икемділік: RAG өзгермелі пайдаланушы қалаулары мен талаптарына бейімделу үшін пайдаланылуы мүмкін, бұл LLM-ге анағұрлым өзекті және тартымды мәтін шығыстарын жасауға мүмкіндік береді.

Іске асыру стратегиялары

RAG-ті LLM-мен біріктірудің бірнеше іске асыру стратегиялары бар, соның ішінде:

LangChain: LangChain – бұл RAG негізіндегі үлгілерді құру үшін қарапайым және интуитивті API қамтамасыз ететін ашық бастапқы кітапхана. Ол LLM-дің кең ауқымын қолдайды және күрделі RAG архитектурасын жүзеге асыру үшін пайдаланылуы мүмкін.
DSPy: DSPy — RAG негізіндегі үлгілерді енгізудің қарапайым және тиімді жолын ұсынатын Python кітапханасы. Ол LLM-дің кең ауқымын қолдайды және күрделі RAG архитектурасын жүзеге асыру үшін пайдаланылуы мүмкін.

Код мысалы

Мұнда RAG-ті LLM-мен біріктіру үшін LangChain қалай пайдалану керектігін көрсететін қарапайым код мысалы берілген:

langchain импорттау
langchain.chains сайтынан RAGChain импорттаңыз
langchain.llms сайтынан LLaMA импорттау


лама = LLaMA()

# RAGChain үлгісін жасаңыз
rag_chain = RAGChain(llama, retrieval_model="t5-small")

# Шақыруды анықтаңыз
prompt = "Францияның астанасы қай қала?"

# Мәтін шығысын жасаңыз
шығыс = rag_chain.run (шақыру)

басып шығару (шығару)

Бұл код мысалы LLaMA үлгісін іздеу үлгісімен біріктіретін RAGChain үлгісін жасау үшін LangChain пайдалану жолын көрсетеді. RAGChain үлгісі кейін шақыруға негізделген мәтін шығысын жасау үшін пайдаланылады.

Ең көп қолданылатын 5-10 пәрмендер/үзінділер

Мұнда RAG және LLM біріктіру үшін ең көп қолданылатын 5-10 командалар/үзінділер берілген:

langchain.RAGChain(llama, retrieval_model="t5-small"): LLaMA үлгісін іздеу үлгісімен біріктіретін RAGChain үлгісін жасайды.
llama.run(prompt): LLaMA үлгісін пайдаланып, шақыру негізінде мәтін шығысын жасайды.
rag_chain.run(prompt): RAGChain үлгісін пайдаланып шақыруға негізделген мәтін шығысын жасайды.
langchain.chains.RAGChain(llama, retrieval_model="t5-small", max_length=1024): LLaMA үлгісін іздеу үлгісімен біріктіретін және шығыс мәтінінің максималды ұзындығын орнататын RAGChain үлгісін жасайды.
llama.get_input(prompt): LLaMA үлгісі үшін енгізу мәтінін қайтарады.
rag_chain.get_output(prompt): RAGChain үлгісі үшін шығыс мәтінін қайтарады.
langchain.chains.RAGChain(llama, retrieval_model="t5-small", batch_size=32): LLaMA үлгісін іздеу үлгісімен біріктіретін RAGChain үлгісін жасайды және пакет өлшемін орнатады.
llama.get_output(prompt): LLaMA үлгісі үшін шығыс мәтінін қайтарады.
rag_chain.get_input(prompt): RAGChain үлгісі үшін енгізу мәтінін қайтарады.
langchain.chains.RAGChain(llama, retrieval_model="t5-small", device="cuda"): LLaMA үлгісін іздеу үлгісімен біріктіретін және құрылғыны CUDA-ға орнататын RAGChain үлгісін жасайды.

визуализация

Мұнда Chart.js көмегімен RAGChain үлгісінің қарапайым визуализациясы берілген:

{
  "түрі": "бар",
  «деректер»: {
    "labels": ["LLaMA", "RAGChain"],
    "деректер жинағы": [
      {
        "label": "дәлдік",
        "деректер": [0,8, 0,9],
        "backgroundColor": ["#FF6384", "#36A2EB"]
      }
    ]
  },
  "опциялар": {
    "атауы": {
      «дисплей»: шын,
      "text": "RAGChain үлгісінің дәлдігі"
    },
    «таразы»: {
      "yAxes": [
        {
          «кенелер»: {
            "beginAtZero": шын
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Бұл визуализация LLaMA үлгісі мен RAGChain үлгісінің дәлдігін көрсетеді.

Қорытынды

RAG мен LLM интеграциясы динамикалық бағдарламалық жасақтама архитектурасы үшін бірнеше артықшылықтар ұсынады, соның ішінде жақсартылған дәлдік, жоғары тиімділік және кеңейтілген икемділік. LangChain және DSPy - RAG негізіндегі үлгілерді іске асыру үшін пайдалануға болатын екі танымал оркестрлік құрал. Осы мақалада берілген іске асыру стратегиялары мен код мысалдарын орындау арқылы әзірлеушілер іздеу үлгілерімен LLM біріктіретін күрделі RAG архитектураларын жасай алады. RAG-ті LLM-мен біріктіруге арналған ең көп қолданылатын 5-10 пәрмендер/үзінділер де анықтама үшін берілген.

Динамикалық бағдарламалық жасақтама архитектурасына арналған LLM-мен RAG интеграциясы: практикалық нұсқаулық

Have Questions?