Интегратсияи RAG бо LLMs барои меъмории нармафзори динамикӣ: дастури амалӣ

Муқаддима

Дар солҳои охир, соҳаи меъмории нармафзор бо пайдоиши усулҳои Забони калон (LLMs) ва усулҳои ҷустуҷӯи насл (RAG) тағироти назаррасро паси сар кард. Синергия байни ин ду технология имкон дорад, ки тарзи тарроҳӣ ва таҳияи системаҳои нармафзорро инқилоб кунад. Дар ин мақола, мо ҳамгироии RAG бо LLMs барои меъмории нармафзори динамикӣ, аз ҷумла стратегияҳои татбиқро бо истифода аз абзорҳои оркестрсозӣ ба монанди LangChain ва DSPy меомӯзем.

** RAG чист?**

RAG як усулест, ки ҷиҳатҳои тавонои моделҳои ҷустуҷӯӣ ва наслро барои тавлиди натиҷаҳои матнии баландсифат муттаҳид мекунад. Идеяи асосии RAG истифодаи модели ҷустуҷӯ барои интихоби ҳуҷҷатҳо ё порчаҳои дахлдор аз корпуси калон ва сипас истифода бурдани модели насл барои тавлиди матн дар асоси ин порчаҳои дарёфтшуда мебошад. Ин равиш беҳбудиҳои назаррасро дар вазифаҳо ба монанди ҷавоб додан ба саволҳо, ҷамъбасти матн ва AI гуфтугӯӣ нишон дод.

** LLM чист?**

LLMҳо як намуди модели зеҳни сунъӣ мебошанд, ки дар миқдори зиёди маълумоти матнӣ барои тавлиди натиҷаҳои ба забони инсонӣ омӯхта мешаванд. Ин моделҳо маъмулан ба меъмории трансформатор асос ёфтаанд ва дар доираи васеи вазифаҳои коркарди забони табиӣ ба натиҷаҳои муосир ноил шудаанд. LLMҳо хеле гуногунҷабҳа мебошанд ва метавонанд барои вазифаҳое ба монанди тарҷумаи забон, ҷамъбасти матн ва AI гуфтугӯӣ истифода шаванд.

Чаро RAG-ро бо LLMҳо муттаҳид кардан лозим аст?

Интегратсияи RAG бо LLMs барои меъмории нармафзори динамикӣ як қатор бартариҳоро пешкаш мекунад:

1. Дақиқии беҳтаршуда: RAG метавонад ба LLM-ҳо дар интихоби ҳуҷҷатҳо ё порчаҳои мувофиқ аз корпуси калон кӯмак кунад, ки ба натиҷаҳои дақиқтар ва иттилоотии матн оварда расонад.
2. Самаранокии баланд: RAG метавонад хароҷоти ҳисоббарории LLM-ро тавассути интихоби танҳо ҳуҷҷатҳо ё порчаҳои мувофиқ кам кунад, ки боиси зудтар шудани вақти посух гардад.
3. Чавири мукаммал: RAG метавонад барои мутобиқ шудан ба афзалиятҳо ва талаботҳои корбарони тағйирёбанда истифода шавад ва ба LLM имкон медиҳад, ки натиҷаҳои матнии бештар мувофиқ ва ҷолибро тавлид кунанд.

Стратегияҳои амалӣ

Якчанд стратегияҳои амалӣ барои ҳамгироии RAG бо LLM вуҷуд доранд, аз ҷумла:

1. LangChain: LangChain китобхонаи кушодаасос аст, ки API-и содда ва беихтиёрро барои сохтани моделҳои RAG асосёфта таъмин мекунад. Он доираи васеи LLM-ро дастгирӣ мекунад ва метавонад барои татбиқи меъмории мураккаби RAG истифода шавад.
2. DSPy: DSPy китобхонаи Python аст, ки роҳи содда ва муассири татбиқи моделҳои RAG-ро таъмин мекунад. Он доираи васеи LLM-ро дастгирӣ мекунад ва метавонад барои татбиқи меъмории мураккаби RAG истифода шавад.

** Намунаи код**

Ин як мисоли оддии кодест, ки нишон медиҳад, ки чӣ тавр истифода бурдани LangChain барои ҳамгироии RAG бо LLMs: `` питон langchain ворид кунед аз langchain.chains воридоти RAGChain аз langchain.llms воридоти LLaMA

лама = LLaMA()

Модели RAGChain эҷод кунед

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

Пешниҳодро муайян кунед

prompt = "Пойтахти Фаронса чист?"

Эҷоди баромади матн

баромад = rag_chain.run (фаъол)

чоп (баромад)

Ин мисоли код нишон медиҳад, ки чӣ тавр истифода бурдани LangChain барои сохтани модели RAGChain, ки модели LLaMA-ро бо модели ҷустуҷӯ муттаҳид мекунад. Пас аз он модели RAGChain барои тавлиди матн дар асоси дархост истифода мешавад.

**Беҳтарин 5-10 фармонҳо/порчаҳои бештар истифодашаванда**

Инҳоянд 5-10 фармонҳои / пораҳои аз ҳама бештар истифодашаванда барои ҳамгироии RAG бо LLM:

1. `langchain.RAGChain(llama, retrieval_model="t5-small")`: Модели RAGChain эҷод мекунад, ки модели LLaMA-ро бо модели ҷустуҷӯ муттаҳид мекунад.
2. `llama.run(prompt)`: Натиҷаи матнро дар асоси дархост бо истифода аз модели LLaMA тавлид мекунад.
3. `rag_chain.run(prompt)`: Натиҷаи матнро дар асоси дархост бо истифода аз модели RAGChain тавлид мекунад.
4. `langchain.chains.RAGChain(llama, retrieval_model="t5-small", max_length=1024)`: Модели RAGChain эҷод мекунад, ки модели LLaMA-ро бо модели ҷустуҷӯ муттаҳид мекунад ва дарозии максималии матни баромадро муқаррар мекунад.
5. `llama.get_input(prompt)`: Матни вурудро барои модели LLaMA бармегардонад.
6. `rag_chain.get_output(prompt)`: Матни баромадро барои модели RAGChain бармегардонад.
7. `langchain.chains.RAGChain(llama, retrieval_model="t5-small", batch_size=32)`: Модели RAGChain эҷод мекунад, ки модели LLaMA-ро бо модели ҷустуҷӯ муттаҳид мекунад ва андозаи партияро муқаррар мекунад.
8. `llama.get_output(prompt)`: Матни баромадро барои модели LLaMA бармегардонад.
9. `rag_chain.get_input(prompt)`: Матни вурудро барои модели RAGChain бармегардонад.
10. `langchain.chains.RAGChain(llama, retrieval_model="t5-small", device="cuda")`: Модели RAGChain эҷод мекунад, ки модели LLaMA-ро бо модели ҷустуҷӯ муттаҳид мекунад ва дастгоҳро ба CUDA муқаррар мекунад.

** Визуализатсия **

Ин аст визуализатсияи оддии модели RAGChain бо истифода аз Chart.js:
``json
{
  "type": "бар",
  "маълумот": {
    "labels": ["LLaMA", "RAGChain"],
    "маҷмӯи додаҳо": [
      {
        "label": "Дақиқӣ",
        "data": [0,8, 0,9],
        "backgroundColor": ["#FF6384", "#36A2EB"]
      }
    ]
  },
  "Options": {
    "унвон": {
      "дисплей": дуруст,
      "text": "Дақиқии модели RAGChain"
    },
    "тарозу": {
      "yAxes": [
        {
          "тик": {
            "beginAtZero": дуруст
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Ин визуализатсия дақиқии модели LLaMA ва модели RAGChain -ро нишон медиҳад.

Хулоса

ҳамгироии RAG бо LLMs барои меъмории нармафзори динамикӣ як қатор бартариҳоро пешниҳод мекунад, аз ҷумла дақиқии беҳтар, баланд бардоштани самаранокӣ ва чандирии мукаммал. LangChain ва DSPy ду асбоби маъмули оркестрсозӣ мебошанд, ки метавонанд барои татбиқи моделҳои RAG асосёфта истифода шаванд. Бо риояи стратегияҳои татбиқ ва мисолҳои рамзи дар ин мақола овардашуда, таҳиягарон метавонанд меъмории мураккаби RAG эҷод кунанд, ки LLM-ро бо моделҳои ҷустуҷӯ муттаҳид мекунанд. 5-10 фармонҳои/порчаҳои аз ҳама бештар истифодашаванда барои ҳамгироии RAG бо LLMҳо низ барои истинод оварда шудаанд.