การบูรณาการ RAG (Retriever-Augmented Generation) เข้ากับกรอบงานเว็บสมัยใหม่: คู่มือปฏิบัติ

บทนำ

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา สาขาการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ได้เห็นการพัฒนารูปแบบภาษาขนาดใหญ่ (LLM) และการประยุกต์ใช้งานในโดเมนต่างๆ เพิ่มขึ้นอย่างมาก อย่างไรก็ตาม ข้อจำกัดที่สำคัญประการหนึ่งของ LLM คือการไม่สามารถดึงและรวมความรู้ภายนอกเข้ากับการตอบสนองได้ นี่คือจุดที่เทคนิคการดึงข้อมูล-เพิ่มการสร้าง (RAG) เข้ามามีบทบาท ในบทความนี้ เราจะสำรวจการนำเทคนิค RAG ไปใช้โดยใช้ FastAPI และ Django เพื่อเพิ่มความสามารถ LLM ในเว็บแอปพลิเคชัน รวมถึงการประสานกับ LangChain เพื่อการดึงและประมวลผลข้อมูลที่ราบรื่น

RAG คืออะไร

RAG เป็นเทคนิคที่รวมจุดแข็งของแบบจำลองการดึงข้อมูลและการสร้างเพื่อสร้างการตอบสนองที่แม่นยำและให้ข้อมูลมากขึ้น แนวคิดพื้นฐานเบื้องหลัง RAG คือการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานความรู้หรือฐานข้อมูลก่อน จากนั้นจึงใช้ข้อมูลนี้เพื่อสร้างการตอบกลับ แนวทางนี้ช่วยให้ LLM สามารถใช้ประโยชน์จากความรู้ภายนอกและให้คำตอบที่แม่นยำและให้ข้อมูลมากขึ้น

เหตุใดจึงต้องใช้ RAG กับ FastAPI และ Django

FastAPI และ Django เป็นสองเฟรมเวิร์กเว็บยอดนิยมที่ใช้ในการสร้างเว็บแอปพลิเคชัน โดยมอบโครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งและปรับขนาดได้สำหรับการสร้างเว็บแอปพลิเคชัน และสามารถรวมเข้ากับเทคนิค RAG ได้อย่างง่ายดายเพื่อเพิ่มขีดความสามารถของ LLM FastAPI เป็นเฟรมเวิร์กเว็บสมัยใหม่ที่ให้วิธีที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพในการสร้างเว็บแอปพลิเคชัน ในขณะที่ Django เป็นเฟรมเวิร์กเว็บระดับสูงที่ให้สถาปัตยกรรม เทมเพลต และ API สำหรับการสร้างเว็บแอปพลิเคชันที่มีประสิทธิภาพ

การใช้งาน RAG ด้วย FastAPI

FastAPI มอบวิธีที่ง่ายและมีประสิทธิภาพในการใช้เทคนิค RAG นี่คือบล็อกโค้ดตัวอย่างที่สาธิตวิธีใช้ FastAPI เพื่อนำ RAG ไปใช้:

จากการนำเข้า fastapi FastAPI
จากการนำเข้า langchain LLMChain
จาก langchain.chains.openai นำเข้า OpenAIApi

แอป = FastAPI()

@app.get("/rag")
async def rag (แบบสอบถาม: str):
    
    llm_chain = LLMChain(
        llm=OpenAIApi(),
        การดึง = การดึง LangChain (
            ดัชนี=LangChainIndex(
                ชื่อ = "my_index",
                เอกสาร=["doc1", "doc2", "doc3"]
            )
        )
    )

    # สร้างการตอบสนองโดยใช้เครือข่าย LLM
    การตอบสนอง = llm_chain.run (แบบสอบถาม)

    กลับ {"การตอบสนอง": การตอบสนอง}

ในตัวอย่างนี้ เรากำหนดเชน LLM โดยใช้คลาส LLMCain จาก LangChain จากนั้นเราจะกำหนดองค์ประกอบการดึงข้อมูลโดยใช้คลาส LangChainRetrieval ซึ่งใช้ในการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานความรู้หรือฐานข้อมูล สุดท้ายนี้ เราใช้เมธอด run เพื่อสร้างการตอบสนองโดยใช้ LLM chain

การนำ RAG ไปใช้งานกับ Django

Django มอบเฟรมเวิร์กเว็บระดับสูงที่สามารถรวมเข้ากับเทคนิค RAG ได้อย่างง่ายดาย นี่คือบล็อกโค้ดตัวอย่างที่สาธิตวิธีใช้ Django เพื่อใช้งาน RAG:

จาก django.http นำเข้า JsonResponse
จากการนำเข้า langchain LLMChain
จาก langchain.chains.openai นำเข้า OpenAIApi

def rag (คำขอ):
    # กำหนดห่วงโซ่ LLM
    llm_chain = LLMChain(
        llm=OpenAIApi(),
        การดึง = การดึง LangChain (
            ดัชนี=LangChainIndex(
                ชื่อ = "my_index",
                เอกสาร=["doc1", "doc2", "doc3"]
            )
        )
    )

    # สร้างการตอบสนองโดยใช้เครือข่าย LLM
    การตอบสนอง = llm_chain.run (request.GET.get ("แบบสอบถาม"))

    กลับ JsonResponse({"response": response})

ในตัวอย่างนี้ เรากำหนดฟังก์ชันมุมมอง rag ที่รับแบบสอบถามเป็นอินพุตและสร้างการตอบกลับโดยใช้ LLM chain

การจัดการ RAG ด้วย LangChain

LangChain มอบวิธีที่ง่ายและมีประสิทธิภาพในการเตรียมเทคนิค RAG นี่คือบล็อกโค้ดตัวอย่างที่สาธิตวิธีใช้ LangChain เพื่อประสาน RAG:

จากการนำเข้า langchain LLMChain
จาก langchain.chains.openai นำเข้า OpenAIApi

# กำหนดห่วงโซ่ LLM
llm_chain = LLMChain(
    llm=OpenAIApi(),
    การดึง = การดึง LangChain (
        ดัชนี=LangChainIndex(
            ชื่อ = "my_index",
            เอกสาร=["doc1", "doc2", "doc3"]
        )
    )
)

# สร้างการตอบสนองโดยใช้เครือข่าย LLM
การตอบสนอง = llm_chain.run ("RAG คืออะไร?")

พิมพ์(ตอบกลับ)

ในตัวอย่างนี้ เรากำหนดเชน LLM โดยใช้คลาส LLMCain จาก LangChain จากนั้นเราใช้เมธอด run เพื่อสร้างการตอบสนองโดยใช้ LLM chain

คำสั่ง/ตัวอย่างที่ใช้มากที่สุด 5-10 อันดับแรก

ต่อไปนี้เป็นคำสั่ง/ตัวอย่างที่ใช้มากที่สุด 5-10 อันดับแรกสำหรับการใช้งาน RAG ด้วย FastAPI และ Django:

1. from langchain import LLMChain: นำเข้าคลาส LLMChain จาก LangChain
2. llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), triggeral=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index", document=["doc1", "doc2", "doc3"]))): กำหนด LLM chain โดยใช้คลาส LLMChain
3. response = llm_chain.run(query): สร้างการตอบกลับโดยใช้ LLM chain
4. จากการนำเข้า fastapi FastAPI: นำเข้าคลาส FastAPI จาก FastAPI
5. app = FastAPI(): กำหนดแอปพลิเคชัน FastAPI
6. @app.get("/rag"): กำหนดเส้นทางสำหรับตำแหน่งข้อมูล RAG
7. llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), triggeral=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index", document=["doc1", "doc2", "doc3"]))): กำหนด LLM chain โดยใช้คลาส LLMChain
8. response = llm_chain.run(query): สร้างการตอบกลับโดยใช้ LLM chain
9. จาก django.http นำเข้า JsonResponse: นำเข้าคลาส JsonResponse จาก Django
10. return JsonResponse({"response": response}): ส่งคืนการตอบกลับ JSON ด้วยการตอบกลับที่สร้างขึ้น

การแสดงภาพ

นี่คือการแสดงภาพไปป์ไลน์ RAG โดยใช้ Chart.js:

{
  "type": "แถบแนวนอน",
  "ข้อมูล": {
    "labels": ["การดึงข้อมูล", "การสร้าง", "ขั้นตอนหลังการประมวลผล"],
    "ชุดข้อมูล": [
      {
        "label": "ท่อส่ง RAG",
        "ข้อมูล": [10, 20, 30],
        "สีพื้นหลัง": [
          "rgba (255, 99, 132, 0.2)",
          "rgba (54, 162, 235, 0.2)",
          "rgba (255, 206, 86, 0.2)"
        ],
        "สีขอบ": [
          "rgba (255, 99, 132, 1)",
          "rgba(54, 162, 235, 1)",
          "rgba (255, 206, 86, 1)"
        ],
        "ความกว้างของเส้นขอบ": 1
      }
    ]
  },
  "ตัวเลือก": {
    "ชื่อ": {
      "จอแสดงผล": จริง
      "text": "ไปป์ไลน์ RAG"
    },
    "ตาชั่ง": {
      "yAxes": [
        {
          "ติ๊ก": {
            "beginAtZero": จริง
          }
        }
      ]
    }
  }
}

การแสดงภาพนี้แสดงไปป์ไลน์ RAG ที่มีสามขั้นตอน: การดึงข้อมูล การสร้าง และหลังการประมวลผล

บทสรุป

ในบทความนี้ เราได้สำรวจการนำเทคนิค RAG ไปใช้โดยใช้ FastAPI และ Django เพื่อเพิ่มความสามารถ LLM ในเว็บแอปพลิเคชัน รวมถึงการประสานกับ LangChain เพื่อการดึงและประมวลผลข้อมูลที่ราบรื่น นอกจากนี้เรายังจัดเตรียมคำแนะนำที่เป็นประโยชน์ในการใช้งาน RAG ด้วย FastAPI และ Django รวมถึงตัวอย่างโค้ดและการแสดงภาพไปป์ไลน์ RAG เราหวังว่าบทความนี้จะมอบแหล่งข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการนำเทคนิค RAG ไปใช้บนเว็บแอปพลิเคชันของตน