Integracija RAG (Retrieval-Augmented Generation) s sodobnimi spletnimi ogrodji: Praktični vodnik

Uvod

V zadnjih letih je področje obdelave naravnega jezika (NLP) priča znatnemu porastu razvoja velikih jezikovnih modelov (LLM) in njihovih aplikacij na različnih področjih. Vendar pa je ena glavnih omejitev LLM njihova nezmožnost pridobivanja in vključevanja zunanjega znanja v svoje odgovore. Tukaj pridejo v poštev tehnike Retrieval-Augmented Generation (RAG). V tem članku bomo raziskali implementacijo tehnik RAG z uporabo FastAPI in Django za izboljšanje zmogljivosti LLM v spletnih aplikacijah, vključno z orkestracijo z LangChain za brezhibno pridobivanje in obdelavo podatkov.

Kaj je RAG?

RAG je tehnika, ki združuje prednosti modelov pridobivanja in generiranja za ustvarjanje natančnejših in informativnih odgovorov. Osnovna ideja za RAG je najprej pridobiti ustrezne informacije iz baze znanja ali baze podatkov in nato uporabiti te informacije za ustvarjanje odgovora. Ta pristop omogoča LLM-jem, da izkoristijo zunanje znanje in zagotovijo natančnejše in informativne odgovore.

Zakaj uporabljati RAG s FastAPI in Django?

FastAPI in Django sta dva izmed najbolj priljubljenih spletnih okvirov, ki se uporabljata za izdelavo spletnih aplikacij. Zagotavljajo robustno in razširljivo infrastrukturo za izdelavo spletnih aplikacij in jih je mogoče enostavno integrirati s tehnikami RAG za izboljšanje zmogljivosti LLM. FastAPI je sodoben spletni okvir, ki omogoča hiter in učinkovit način za izdelavo spletnih aplikacij, medtem ko je Django spletni okvir na visoki ravni, ki ponuja arhitekturo, predloge in API-je za gradnjo robustnih spletnih aplikacij.

Implementacija RAG s FastAPI

FastAPI ponuja preprost in učinkovit način za implementacijo tehnik RAG. Tukaj je primer bloka kode, ki prikazuje, kako uporabiti FastAPI za implementacijo RAG:

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

app = FastAPI()

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

    # Ustvarite odgovor z uporabo verige LLM
    odgovor = llm_chain.run(poizvedba)

    vrni {"odgovor": odgovor}

V tem primeru definiramo verigo LLM z uporabo razreda LLMChain iz LangChaina. Nato definiramo komponento za iskanje z uporabo razreda LangChainRetrieval, ki se uporablja za pridobivanje ustreznih informacij iz baze znanja ali baze podatkov. Na koncu uporabimo metodo run za generiranje odgovora z uporabo verige LLM.

Implementacija RAG z Django

Django ponuja spletno ogrodje na visoki ravni, ki ga je mogoče preprosto integrirati s tehnikami RAG. Tukaj je primer bloka kode, ki prikazuje, kako uporabiti Django za implementacijo RAG:

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

def rag(zahteva):
    # Definirajte verigo LLM
    llm_veriga = LLMChain(
        llm=OpenAIApi(),
        retrieval=LangChainRetrieval(
            index=LangChainIndex(
                name="my_index",
                dokumenti=["doc1", "doc2", "doc3"]
            )
        )
    )

    # Ustvarite odgovor z uporabo verige LLM
    odgovor = llm_chain.run(request.GET.get("poizvedba"))

    vrni JsonResponse({"odziv": odgovor})

V tem primeru definiramo funkcijo pogleda rag, ki sprejme poizvedbo kot vhod in ustvari odgovor z uporabo verige LLM.

Orkestriranje RAG z LangChain

LangChain ponuja preprost in učinkovit način za orkestriranje tehnik RAG. Tukaj je primer bloka kode, ki prikazuje, kako uporabiti LangChain za orkestracijo RAG:

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

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

# Ustvarite odgovor z uporabo verige LLM
odgovor = llm_chain.run("Kaj je RAG?")

natisni (odgovor)

V tem primeru definiramo verigo LLM z uporabo razreda LLMChain iz LangChaina. Nato uporabimo metodo run za ustvarjanje odgovora z uporabo verige LLM.

Top 5-10 najbolj uporabljenih ukazov/izrezkov

Tukaj je 5–10 najpogosteje uporabljenih ukazov/delčkov za implementacijo RAG s FastAPI in Django:

1. from langchain import LLMChain: uvozite razred LLMChain iz LangChaina.
2. llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index", documents=["doc1", "doc2", "doc3"]))): Definirajte verigo LLM z uporabo razreda LLMChain.
3. response = llm_chain.run(query): Ustvarite odgovor z uporabo verige LLM.
4. from fastapi import FastAPI: uvozite razred FastAPI iz FastAPI.
5. app = FastAPI(): Definirajte aplikacijo FastAPI.
6. @app.get("/rag"): Določite pot za končno točko RAG.
7. llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index", documents=["doc1", "doc2", "doc3"]))): Definirajte verigo LLM z uporabo razreda LLMChain.
8. response = llm_chain.run(query): Ustvarite odgovor z uporabo verige LLM.
9. from django.http import JsonResponse: uvozi razred JsonResponse iz Djanga.
10. return JsonResponse({"response": response}): vrne odgovor JSON z ustvarjenim odgovorom.

Vizualizacija

Tukaj je vizualizacija cevovoda RAG z uporabo Chart.js:

{
  "type": "horizontalBar",
  "podatki": {
    "oznake": ["Pridobivanje", "Generacija", "Naknadna obdelava"],
    "nabori podatkov": [
      {
        "label": "cevovod RAG",
        "podatki": [10, 20, 30],
        "Barva ozadja": [
          "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
      }
    ]
  },
  "možnosti": {
    "naslov": {
      "display": res,
      "text": "cevovod RAG"
    },
    "tehtnice": {
      "yOsi": [
        {
          "ticks": {
            "beginAtZero": res
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Ta vizualizacija prikazuje cevovod RAG s tremi stopnjami: pridobivanje, generiranje in naknadna obdelava.

Sklep

V tem članku smo raziskali implementacijo tehnik RAG z uporabo FastAPI in Django za izboljšanje zmogljivosti LLM v spletnih aplikacijah, vključno z orkestracijo z LangChain za brezhibno pridobivanje in obdelavo podatkov. Zagotovili smo tudi praktični vodnik za implementacijo RAG s FastAPI in Django, vključno s primeri kode in vizualizacijo cevovoda RAG. Upamo, da je ta članek ponudil uporaben vir za razvijalce, ki želijo implementirati tehnike RAG v svoje spletne aplikacije.