Kuunganisha RAG na LLM kwa Mitiririko ya Kazi ya Ukuzaji wa Programu Iliyoimarishwa

Kuunganisha RAG na LLM kwa Mitiririko ya Uboreshaji ya Ukuzaji wa Programu

Utangulizi

Mazingira ya ukuzaji wa programu yanabadilika kwa kasi, yakiendeshwa na maendeleo ya akili bandia (AI), kujifunza kwa mashine (ML), na usindikaji wa lugha asilia (NLP). Teknolojia mbili muhimu ambazo zinaleta mageuzi katika jinsi tunavyotengeneza programu ni Retrieval-Augmented Generation (RAG) na Miundo Kubwa ya Lugha (LLMs). Katika makala haya, tutachunguza ujumuishaji wa RAG na LLM ili kurahisisha michakato ya uhandisi wa programu, kuboresha utengenezaji wa msimbo, na kuongeza tija ya wasanidi programu.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ni nini?

RAG ni mbinu inayochanganya nguvu za mbinu za urejeshaji na msingi wa kizazi kwa NLP. Inahusisha kurejesha taarifa muhimu kutoka kwa mkusanyiko mkubwa wa maandishi na kuitumia ili kuongeza uzalishaji wa maandishi mapya. Mbinu hii imeonyeshwa kuwa na ufanisi mkubwa katika kazi mbalimbali za NLP, ikiwa ni pamoja na kujibu maswali, muhtasari wa maandishi, na kuunda msimbo.

Miundo Kubwa ya Lugha (LLMs) ni ipi?

LLM ni aina ya mtandao wa neva ambao umeundwa kuchakata na kutoa lugha inayofanana na ya binadamu. Kwa kawaida hufunzwa kwenye seti kubwa za data za maandishi na zinaweza kusawazishwa vyema kwa ajili ya kazi mahususi kama vile tafsiri ya lugha, muhtasari wa maandishi na utengenezaji wa msimbo. LLM zimepata matokeo ya hali ya juu katika kazi nyingi za NLP na hutumiwa sana katika programu kama vile gumzo, wasaidizi pepe na mifumo ya tafsiri ya lugha.

Kuunganisha RAG na LLM kwa Mitiririko ya Uboreshaji ya Ukuzaji wa Programu

Zana za Ochestration: LangChain na DSPy

Ili kuunganisha RAG na LLM, tunahitaji zana za uratibu zinazoweza kudhibiti mtiririko wa data na kudhibiti utekelezaji wa vipengele vya RAG na LLM. Zana mbili maarufu za okestration ambazo zinaweza kutumika kwa kusudi hili ni LangChain na DSPy.

LangChain

LangChain ni maktaba ya Python ya chanzo-wazi ambayo hutoa API rahisi na angavu ya kujenga programu zinazotegemea RAG. Inaruhusu wasanidi programu kujumuisha kwa urahisi RAG na LLM na vipengee vingine vya NLP ili kuunda mtiririko wa kazi wa ukuzaji wa programu.

DSPy

DSPy ni maktaba nyingine ya chanzo-wazi ya Python ambayo hutoa API ya kiwango cha juu ya kujenga programu-msingi za RAG. Imeundwa kufanya kazi bila mshono na LLM na vipengee vingine vya NLP, na kuifanya kuwa chaguo bora kwa kuunganisha RAG na LLM.

Mfano wa Kanuni: Kuunganisha RAG na LLM kwa kutumia LangChain

Hapa kuna mfano rahisi wa nambari inayoonyesha jinsi ya kujumuisha RAG na LLM kwa kutumia LangChain:

kuagiza langchain
kutoka langchain.chains kuagiza RAGChain


rag_model = langchain.RAG(
    index=langchain.Index(
        jina = "index_yangu",
        hati=["hati1", "hati2", "hati3"],
    ),
    retriever=langchain.Retriever(
        jina="my_retriever",
        model="my_retriever_model",
    ),
    jenereta=langchain.Jenereta(
        jina = "jenereta_yangu",
        model="my_generator_model",
    ),
)

# Bainisha mfano wa LLM
llm_model = langchain.LLM(
    jina = "my_llm",
    mfano="my_llm_model",
)

# Unda mnyororo wa RAG
rag_chain = RAGChain(
    jina="my_rag_chain",
    model=rag_model,
    llm=llm_mfano,
)

# Tumia mnyororo wa RAG kutengeneza nambari
msimbo = rag_chain.generate(
    input_text="Andika chaguo la kukokotoa ambalo huchukua nambari mbili kama ingizo na kurudisha jumla yao",
)

chapa (msimbo)

Mfano huu wa msimbo unaonyesha jinsi ya kufafanua muundo wa RAG kwa kutumia LangChain, kufafanua muundo wa LLM, kuunda mnyororo wa RAG, na kutumia mnyororo kutengeneza msimbo.

Amri/Vijisehemu 5-10 Bora Zaidi

Hapa kuna amri/vijisehemu vya juu 5-10 vinavyotumika zaidi kwa kuunganisha RAG na LLM kwa kutumia LangChain na DSPy:

langchain.RAG(): Huunda mfano wa RAG.
langchain.Index(): Huunda mfano wa fahirisi kwa ajili ya kuhifadhi na kurejesha hati.
langchain.Retriever(): Huunda mfano wa kurejesha hati muhimu.
langchain.Generator(): Huunda mfano wa jenereta kwa ajili ya kutoa maandishi mapya.
langchain.LLM(): Huunda mfano wa LLM.
RAGChain(): Huunda mfano wa RAG.
rag_chain.generate(): Hutumia msururu wa RAG kutengeneza msimbo.
llm_model.generate(): Hutumia muundo wa LLM kutoa msimbo.
index.add_document(): Huongeza hati kwenye faharasa.
retriever.retrieve(): Hurejesha hati husika kwa kutumia kirudishaji.

Taswira

Huu hapa ni taswira ya vipengele vya RAG na LLM kwa kutumia Chart.js:

{
  "type": "bar",
  "data": {
    "labels": ["RAG", "LLM"],
    "seti za data": [
      {
        "label": "Vipengele",
        "data": [10, 20],
        "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800"]
      }
    ]
  },
  "chaguo": {
    "kichwa": {
      "onyesha": kweli,
      "text": "Vipengee vya RAG na LLM"
    },
    "mizani": {
      "yAxes": [
        {
          "onyesha": kweli,
          "beginAtZero": kweli
        }
      ]
    }
  }
}

Taswira hii inaonyesha idadi ya vipengele katika miundo ya RAG na LLM.

Hitimisho

Ujumuishaji wa RAG na LLMs una uwezo wa kuleta mapinduzi katika jinsi tunavyotengeneza programu. Kwa kuchanganya nguvu za mbinu za urejeshaji na msingi wa kizazi, RAG inaweza kusaidia LLM kutoa msimbo sahihi zaidi na unaofaa. Hii inaweza kusababisha maboresho makubwa katika tija ya wasanidi programu, ubora wa msimbo, na mtiririko wa kazi wa uundaji wa programu kwa ujumla. Kwa zana za uimbaji kama vile LangChain na DSPy, wasanidi programu wanaweza kuunganisha kwa urahisi RAG na LLM na vipengee vingine vya NLP ili kuunda utendakazi wenye nguvu wa ukuzaji wa programu.

Kuunganisha RAG na LLM kwa Mitiririko ya Kazi ya Ukuzaji wa Programu Iliyoimarishwa

Have Questions?