RAG-ի ինտեգրում LLM-ների հետ դինամիկ ծրագրային ճարտարապետության համար. գործնական ուղեցույց

Ներածություն

Վերջին տարիներին ծրագրային ապահովման ճարտարապետության ոլորտը զգալի վերափոխումների է ենթարկվել՝ մեծ լեզուների մոդելների (LLMs) և Retrieval-augmented Generation (RAG) տեխնիկայի հայտնվելով: Այս երկու տեխնոլոգիաների միջև սիներգիան կարող է հեղափոխել մեր ծրագրային համակարգերի նախագծման և զարգացման ձևը: Այս հոդվածում մենք կուսումնասիրենք RAG-ի ինտեգրումը LLM-ների հետ դինամիկ ծրագրաշարի ճարտարապետության համար, ներառյալ իրականացման ռազմավարությունները՝ օգտագործելով նվագախմբային գործիքներ, ինչպիսիք են LangChain-ը և DSPy-ը:

Ի՞նչ է RAG-ը:

RAG-ը տեխնիկա է, որը միավորում է որոնման վրա հիմնված և սերնդի վրա հիմնված մոդելների ուժեղ կողմերը՝ բարձրորակ տեքստային արդյունքներ արտադրելու համար: RAG-ի հիմքում ընկած հիմնական գաղափարն է՝ օգտագործել որոնման մոդել՝ մեծ կորպուսից համապատասխան փաստաթղթեր կամ հատվածներ ընտրելու համար, այնուհետև օգտագործել գեներացիայի մոդել՝ այս վերցված հատվածների հիման վրա տեքստ ստեղծելու համար: Այս մոտեցումը ցույց է տվել զգալի բարելավումներ այնպիսի առաջադրանքներում, ինչպիսիք են հարցերի պատասխանը, տեքստի ամփոփումը և խոսակցական AI-ն:

Ի՞նչ է LLM-ը:

LLM-ները արհեստական ինտելեկտի մոդելի մի տեսակ են, որը վերապատրաստվում է մեծ քանակությամբ տեքստային տվյալների վրա՝ մարդունման լեզվական արդյունքներ ստեղծելու համար: Այս մոդելները սովորաբար հիմնված են տրանսֆորմատորային ճարտարապետության վրա և հասել են ժամանակակից արդյունքների բնական լեզվի մշակման առաջադրանքների լայն շրջանակում: LLM-ները շատ բազմակողմանի են և կարող են օգտագործվել այնպիսի խնդիրների համար, ինչպիսիք են լեզվի թարգմանությունը, տեքստի ամփոփումը և խոսակցական AI-ն:

Ինչու՞ ինտեգրել RAG-ը LLM-ների հետ:

RAG-ի ինտեգրումը LLM-ների հետ առաջարկում է մի քանի առավելություններ դինամիկ ծրագրային ճարտարապետության համար.

1. Բարելավված ճշգրտություն. RAG-ը կարող է օգնել LLM-ներին ընտրել համապատասխան փաստաթղթեր կամ հատվածներ մեծ կորպուսից, ինչը կհանգեցնի տեքստի ավելի ճշգրիտ և տեղեկատվական արդյունքների:
2. Ավելացված արդյունավետություն. RAG-ն կարող է նվազեցնել LLM-ների հաշվողական ծախսերը՝ ընտրելով միայն ամենահամապատասխան փաստաթղթերը կամ հատվածները՝ հանգեցնելով ավելի արագ արձագանքման ժամանակների:
3. Ընդլայնված ճկունություն. RAG-ը կարող է օգտագործվել օգտվողի փոփոխվող նախասիրություններին և պահանջներին հարմարվելու համար՝ թույլ տալով LLM-ներին ստեղծել տեքստային արդյունքներ, որոնք ավելի համապատասխան և գրավիչ են:

Իրականացման ռազմավարություններ

Գոյություն ունեն մի քանի իրականացման ռազմավարություններ՝ RAG-ը LLM-ների հետ ինտեգրելու համար, այդ թվում՝

1. LangChain. LangChain-ը բաց կոդով գրադարան է, որն ապահովում է պարզ և ինտուիտիվ API RAG-ի վրա հիմնված մոդելներ ստեղծելու համար: Այն աջակցում է LLM-ների լայն տեսականի և կարող է օգտագործվել բարդ RAG ճարտարապետություններ իրականացնելու համար:
2. DSPy. DSPy-ը Python գրադարան է, որն ապահովում է RAG-ի վրա հիմնված մոդելների ներդրման պարզ և արդյունավետ միջոց: Այն աջակցում է LLM-ների լայն տեսականի և կարող է օգտագործվել բարդ RAG ճարտարապետություններ իրականացնելու համար:

Կոդերի օրինակ

Ահա մի պարզ կոդի օրինակ, որը ցույց է տալիս, թե ինչպես օգտագործել LangChain-ը՝ RAG-ը LLM-ների հետ ինտեգրելու համար. «Պիթոն». ներմուծման լանգշղթա langchain.chains-ից ներմուծել RAGChain langchain.llms-ից ներմուծել LLaMA

լամա = LLaMA ()

Ստեղծեք RAGChain մոդել

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

Սահմանեք հուշում

prompt = «Ո՞րն է Ֆրանսիայի մայրաքաղաքը»:

Ստեղծեք տեքստային ելք

ելք = rag_chain.run (հուշում)

տպագիր (արդյունք)

Այս կոդի օրինակը ցույց է տալիս, թե ինչպես կարելի է օգտագործել LangChain-ը RAGChain մոդել ստեղծելու համար, որը ինտեգրում է LLaMA մոդելը որոնման մոդելի հետ: RAGChain մոդելն այնուհետև օգտագործվում է հուշման հիման վրա տեքստային ելք ստեղծելու համար:

**Թոփ 5-10 ամենաշատ օգտագործվող հրամաններ/հատվածներ**

Ահա 5-10 ամենաշատ օգտագործվող հրամանները/հատվածները՝ RAG-ը LLM-ների հետ ինտեգրելու համար.

1. «langchain.RAGChain(llama, retrieval_model="t5-small")»: Ստեղծում է RAGChain մոդել, որը ինտեգրում է LLaMA մոդելը որոնման մոդելի հետ:
2. «llama.run(prompt)»: Ստեղծում է տեքստային ելք՝ հիմնվելով հուշման վրա՝ օգտագործելով LLaMA մոդելը:
3. «rag_chain.run(prompt)»: Ստեղծում է տեքստային ելք՝ հիմնվելով հուշման վրա՝ օգտագործելով RAGChain մոդելը:
4. `langchain.chains.RAGChain(llama, retrieval_model="t5-small", max_length=1024)` ստեղծում է RAGChain մոդել, որը ինտեգրում է LLaMA մոդելը որոնման մոդելի հետ և սահմանում է ելքային տեքստի առավելագույն երկարությունը:
5. `llama.get_input(prompt)`` վերադարձնում է LLaMA մոդելի մուտքագրված տեքստը:
6. «rag_chain.get_output(prompt)»: Վերադարձնում է RAGChain մոդելի ելքային տեքստը:
7. «langchain.chains.RAGChain(llama, retrieval_model="t5-small", batch_size=32)»: Ստեղծում է RAGChain մոդել, որը ինտեգրում է LLaMA մոդելը որոնման մոդելի հետ և սահմանում խմբաքանակի չափը:
8. «llama.get_output(prompt)»: վերադարձնում է LLaMA մոդելի ելքային տեքստը:
9. «rag_chain.get_input(prompt)»: վերադարձնում է RAGChain մոդելի մուտքագրված տեքստը:
10. `langchain.chains.RAGChain(llama, retrieval_model="t5-small", device="cuda")`. Ստեղծում է RAGChain մոդել, որը ինտեգրում է LLaMA մոդելը որոնման մոդելի հետ և սարքը դնում է CUDA:

**Վիզուալիզացիա**

Ահա RAGChain մոդելի պարզ պատկերացում՝ օգտագործելով Chart.js.
```ջսոն
{
  «տեսակ»՝ «բար»,
  "տվյալներ": {
    «պիտակներ»: [«LLaMA», «RAGChain»],
    «տվյալների հավաքածուներ»:
      {
        «պիտակ»: «Ճշգրտություն»,
        «տվյալներ»: [0.8, 0.9],
        "backgroundColor": ["#FF6384", "#36A2EB"]
      }
    ]
  },
  «Ընտրանքներ»: {
    «վերնագիր»: {
      «ցուցադրում»՝ ճշմարիտ,
      «տեքստ»՝ «RAGChain Model Accuracy»
    },
    «կշեռքներ»: {
      «yAxes»:
        {
          "ticks": {
            «beginAtZero»: ճիշտ է
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Այս վիզուալիզացիան ցույց է տալիս LLaMA մոդելի և RAGChain մոդելի ճշգրտությունը:

Եզրակացություն

RAG-ի ինտեգրումը LLM-ների հետ առաջարկում է մի քանի առավելություններ դինամիկ ծրագրային ճարտարապետության համար, ներառյալ բարելավված ճշգրտությունը, արդյունավետության բարձրացումը և ճկունությունը: LangChain-ը և DSPy-ը երկու հայտնի նվագախմբային գործիքներ են, որոնք կարող են օգտագործվել RAG-ի վրա հիմնված մոդելներ իրականացնելու համար: Հետևելով այս հոդվածում ներկայացված իրագործման ռազմավարություններին և կոդի օրինակներին՝ մշակողները կարող են ստեղծել բարդ RAG ճարտարապետություններ, որոնք ինտեգրում են LLM-ները որոնման մոդելների հետ: Հղման համար ներկայացված են նաև LLM-ների հետ RAG-ի ինտեգրման լավագույն 5-10 ամենաօգտագործվող հրամանները/հատվածները: