Samþætting RAG við LLMs fyrir Dynamic Software Architecture: Hagnýt leiðarvísir

Að samþætta RAG við LLM fyrir Dynamic Software Architecture: Hagnýt leiðarvísir

Kynning

Á undanförnum árum hefur sviði hugbúnaðararkitektúrs tekið umtalsverðum breytingum með tilkomu Large Language Models (LLMs) og Retrieval-Augmented Generation (RAG) tækni. Samlegðaráhrif þessara tveggja tækni geta umbylt því hvernig við hönnum og þróum hugbúnaðarkerfi. Í þessari grein munum við kanna samþættingu RAG við LLM fyrir kraftmikinn hugbúnaðararkitektúr, þar á meðal innleiðingaraðferðir sem nota hljómsveitarverkfæri eins og LangChain og DSPy.

Hvað er RAG?

RAG er tækni sem sameinar styrkleika endurheimtar- og kynslóða-undirstaða líkana til að framleiða hágæða textaúttak. Grundvallarhugmyndin á bak við RAG er að nota endurheimtarlíkan til að velja viðeigandi skjöl eða kafla úr stórum málheildum og nota síðan kynslóðarlíkan til að búa til texta sem byggir á þessum sóttu leiðum. Þessi nálgun hefur sýnt verulegar framfarir í verkefnum eins og spurningasvörun, textasamantekt og gervigreind í samtali.

Hvað er LLM?

LLM eru tegund gervigreindarlíköns sem er þjálfað í miklu magni textagagna til að búa til mannlegt tungumál. Þessi líkön eru venjulega byggð á spenniarkitektúrum og hafa náð nýjustu niðurstöðum í margs konar náttúrulegu málvinnsluverkefnum. LLM eru mjög fjölhæf og hægt að nota fyrir verkefni eins og tungumálaþýðingu, textasamantekt og gervigreind í samtali.

Af hverju að samþætta RAG við LLM?

Samþætting RAG við LLM býður upp á nokkra kosti fyrir kraftmikinn hugbúnaðararkitektúr:

Bætt nákvæmni: RAG getur hjálpað LLMs að velja viðeigandi skjöl eða köflum úr stórum málheild, sem leiðir til nákvæmari og upplýsandi textaúttaks.
Aukin skilvirkni: RAG getur dregið úr útreikningskostnaði LLMs með því að velja aðeins viðeigandi skjöl eða kafla, sem leiðir til hraðari viðbragðstíma.
Aukinn sveigjanleiki: Hægt er að nota RAG til að laga sig að breyttum óskum og kröfum notenda, sem gerir LLM kleift að búa til textaúttak sem er viðeigandi og grípandi.

Framkvæmdaraðferðir

Það eru nokkrar innleiðingaraðferðir til að samþætta RAG við LLM, þar á meðal:

LangChain: LangChain er opið bókasafn sem veitir einfalt og leiðandi API til að byggja RAG-undirstaða líkön. Það styður mikið úrval af LLM og hægt er að nota það til að innleiða flókna RAG arkitektúr.
DSPy: DSPy er Python bókasafn sem veitir einfalda og skilvirka leið til að innleiða RAG-undirstaða líkön. Það styður mikið úrval af LLM og hægt er að nota það til að innleiða flókna RAG arkitektúr.

Kóðadæmi

Hér er einfalt kóðadæmi sem sýnir hvernig á að nota LangChain til að samþætta RAG við LLM:

flytja inn langkeðju
frá langchain.chains flytja inn RAGChain
frá langchain.llms flytja inn LLaMA


lama = LLaMA()

# Búðu til RAGChain líkan
rag_chain = RAGChain(llama, retrieval_model="t5-small")

# Skilgreindu boð
hvetja = "Hvað er höfuðborg Frakklands?"

# Búðu til textaúttak
output = rag_chain.run(prompt)

prenta (úttak)

Þetta kóðadæmi sýnir hvernig á að nota LangChain til að búa til RAGChain líkan sem samþættir LLaMA líkan með endurheimtarlíkani. RAGChain líkanið er síðan notað til að búa til textaúttak byggt á leiðbeiningum.

Top 5-10 mest notuðu skipanir/bútar

Hér eru 5-10 mest notuðu skipanir/bútar til að samþætta RAG við LLM:

langchain.RAGChain(llama, retrieval_model="t5-small"): Býr til RAGChain líkan sem samþættir LLaMA líkan við endurheimtarlíkan.
llama.run(prompt): Býr til textaúttak sem byggir á hvetingu sem notar LLaMA líkanið.
rag_chain.run(prompt): Býr til textaúttak sem byggir á hvetingu sem notar RAGChain líkanið.
langchain.chains.RAGChain(llama, retrieval_model="t5-small", max_length=1024): Býr til RAGChain líkan sem samþættir LLaMA líkan við endurheimtarlíkan og setur hámarkslengd úttakstextans.
llama.get_input(prompt): Skilar innsláttartexta fyrir LLaMA líkanið.
rag_chain.get_output(prompt): Skilar úttakstexta fyrir RAGChain líkanið.
langchain.chains.RAGChain(llama, retrieval_model="t5-small", batch_size=32): Býr til RAGChain líkan sem samþættir LLaMA líkan við endurheimtarlíkan og stillir lotustærð.
llama.get_output(prompt): Skilar úttakstexta fyrir LLaMA líkanið.
rag_chain.get_input(prompt): Skilar innsláttartexta fyrir RAGChain líkanið.
langchain.chains.RAGChain(llama, retrieval_model="t5-small", device="cuda"): Býr til RAGChain líkan sem samþættir LLaMA líkan við endurheimtarlíkan og stillir tækið á CUDA.

Sjónræn

Hér er einföld mynd af RAGChain líkaninu með því að nota Chart.js:

{
  "type": "bar",
  "gögn": {
    "labels": ["LLaMA", "RAGChain"],
    "gagnasett": [
      {
        "label": "Nákvæmni",
        "gögn": [0.8, 0.9],
        "bakgrunnslitur": ["#FF6384", "#36A2EB"]
      }
    ]
  },
  "valkostir": {
    "titill": {
      "skjá": satt,
      "text": "RAGChain líkan nákvæmni"
    },
    "vog": {
      "yAxes": [
        {
          "tikkar": {
            "beginAtZero": satt
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Þessi sjónmynd sýnir nákvæmni LLaMA líkansins og RAGChain líkansins.

Niðurstaða

samþætting RAG við LLM býður upp á nokkra kosti fyrir kraftmikinn hugbúnaðararkitektúr, þar á meðal aukna nákvæmni, aukna skilvirkni og aukinn sveigjanleika. LangChain og DSPy eru tvö vinsæl hljómsveitarverkfæri sem hægt er að nota til að útfæra RAG-undirstaða líkön. Með því að fylgja innleiðingaraðferðum og kóðadæmum sem gefnar eru upp í þessari grein geta verktaki búið til flókna RAG arkitektúr sem samþættir LLMs við sóknarlíkön. 5-10 mest notuðu skipanirnar/bútarnir til að samþætta RAG við LLM eru einnig til viðmiðunar.

Samþætting RAG við LLMs fyrir Dynamic Software Architecture: Hagnýt leiðarvísir

Have Questions?