Інтеграція RAG (Retrieval-Augmented Generation) із сучасними веб-платформами: практичний посібник

Вступ

В останні роки в галузі обробки природної мови (NLP) спостерігається значний сплеск розвитку великих мовних моделей (LLM) та їх застосування в різних областях. Однак одним із головних обмежень LLM є їхня нездатність отримувати та включати зовнішні знання у свої відповіді. Ось тут і вступають у гру методи RAG (Retrieval-Augmented Generation). У цій статті ми розглянемо впровадження методів RAG за допомогою FastAPI та Django для покращення можливостей LLM у веб-додатках, включаючи оркестровку з LangChain для безперебійного пошуку та обробки даних.

Що таке RAG?

RAG — це техніка, яка поєднує сильні сторони моделей пошуку та генерації для отримання більш точних та інформативних відповідей. Основна ідея RAG полягає в тому, щоб спочатку отримати відповідну інформацію з бази знань або бази даних, а потім використовувати цю інформацію для створення відповіді. Цей підхід дозволяє магістрам права використовувати зовнішні знання та надавати більш точні та інформативні відповіді.

Навіщо використовувати RAG із FastAPI та Django?

FastAPI та Django є двома найпопулярнішими веб-фреймворками, які використовуються для створення веб-додатків. Вони забезпечують надійну та масштабовану інфраструктуру для створення веб-додатків і можуть бути легко інтегровані з методами RAG для розширення можливостей LLM. FastAPI — це сучасна веб-платформа, яка забезпечує швидкий і ефективний спосіб створення веб-додатків, тоді як Django — це веб-платформа високого рівня, яка надає архітектуру, шаблони та API для створення надійних веб-додатків.

Реалізація RAG за допомогою FastAPI

FastAPI забезпечує простий і ефективний спосіб реалізації методів RAG. Ось приклад блоку коду, який демонструє, як використовувати FastAPI для реалізації RAG:

з fastapi імпортувати FastAPI
з langchain import LLMChain
з langchain.chains.openai імпортуйте OpenAIApi

app = FastAPI()

@app.get("/rag")
async def rag(query: str):
    
    llm_chain = LLMChain(
        llm=OpenAIApi(),
        retrieval=LangChainRetrieval(
            index=LangChainIndex(
                ім'я="мій_індекс",
                документи=["doc1", "doc2", "doc3"]
            )
        )
    )

    # Створіть відповідь за допомогою ланцюжка LLM
    відповідь = llm_chain.run(запит)

    return {"відповідь": відповідь}

У цьому прикладі ми визначаємо ланцюжок LLM за допомогою класу LLMChain від LangChain. Потім ми визначаємо компонент пошуку за допомогою класу LangChainRetrieval, який використовується для отримання відповідної інформації з бази знань або бази даних. Нарешті, ми використовуємо метод run для генерації відповіді за допомогою ланцюжка LLM.

Реалізація RAG за допомогою Django

Django надає веб-фреймворк високого рівня, який можна легко інтегрувати з методами RAG. Ось приклад блоку коду, який демонструє, як використовувати Django для реалізації RAG:

з django.http імпорт JsonResponse
з langchain import LLMChain
з langchain.chains.openai імпортуйте OpenAIApi

def rag(запит):
    # Визначте ланцюжок LLM
    llm_chain = LLMChain(
        llm=OpenAIApi(),
        retrieval=LangChainRetrieval(
            index=LangChainIndex(
                name="мій_індекс",
                документи=["doc1", "doc2", "doc3"]
            )
        )
    )

    # Створіть відповідь за допомогою ланцюжка LLM
    відповідь = llm_chain.run(request.GET.get("запит"))

    return JsonResponse({"відповідь": відповідь})

У цьому прикладі ми визначаємо функцію перегляду rag, яка приймає запит як вхідні дані та генерує відповідь за допомогою ланцюжка LLM.

Оркестровка RAG за допомогою LangChain

LangChain забезпечує простий і ефективний спосіб оркеструвати методи RAG. Ось приклад блоку коду, який демонструє, як використовувати LangChain для організації RAG:

з langchain import LLMChain
з langchain.chains.openai імпортуйте OpenAIApi

# Визначте ланцюжок LLM
llm_chain = LLMChain(
    llm=OpenAIApi(),
    retrieval=LangChainRetrieval(
        index=LangChainIndex(
            name="мій_індекс",
            документи=["doc1", "doc2", "doc3"]
        )
    )
)

# Створіть відповідь за допомогою ланцюжка LLM
відповідь = llm_chain.run("Що таке RAG?")

друк (відповідь)

У цьому прикладі ми визначаємо ланцюжок LLM за допомогою класу LLMChain від LangChain. Потім ми використовуємо метод run, щоб створити відповідь за допомогою ланцюжка LLM.

5-10 найбільш часто використовуваних команд/фрагментів

Ось 5-10 найпопулярніших команд/фрагментів для реалізації RAG за допомогою FastAPI та Django:

from langchain import LLMChain: імпортуйте клас LLMChain з LangChain.
llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index", documents=["doc1", "doc2", "doc3"]))): визначте ланцюжок LLM за допомогою класу LLMChain.
response = llm_chain.run(query): генеруйте відповідь за допомогою ланцюжка LLM.
from fastapi import FastAPI: імпортуйте клас FastAPI з FastAPI.
app = FastAPI(): Визначте програму FastAPI.
@app.get("/rag"): визначте маршрут для кінцевої точки RAG.
llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index", documents=["doc1", "doc2", "doc3"]))): визначте ланцюжок LLM за допомогою класу LLMChain.
response = llm_chain.run(query): генеруйте відповідь за допомогою ланцюжка LLM.
from django.http import JsonResponse: імпортуйте клас JsonResponse з Django.
return JsonResponse({"response": response}): повертає відповідь JSON із згенерованою відповіддю.

Візуалізація

Ось візуалізація конвеєра RAG за допомогою Chart.js:

{
  "type": "horizontalBar",
  "дані": {
    "labels": ["Отримання", "Генерація", "Постобробка"],
    "набори даних": [
      {
        "label": "Трубопровід RAG",
        "дані": [10, 20, 30],
        "backgroundColor": [
          "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
      }
    ]
  },
  "параметри": {
    "назва": {
      "display": правда,
      "text": "Трубопровід RAG"
    },
    "ваги": {
      "yAxes": [
        {
          "галочки": {
            "beginAtZero": вірно
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Ця візуалізація показує конвеєр RAG із трьома етапами: отримання, генерація та постобробка.

Висновок

У цій статті ми досліджували реалізацію методів RAG за допомогою FastAPI та Django для покращення можливостей LLM у веб-додатках, включаючи оркестровку з LangChain для безперебійного пошуку й обробки даних. Ми також надали практичний посібник із впровадження RAG за допомогою FastAPI та Django, включаючи приклади коду та візуалізацію конвеєра RAG. Ми сподіваємося, що ця стаття стала корисним ресурсом для розробників, які хочуть застосувати методи RAG у своїх веб-додатках.

Інтеграція RAG (Retrieval-Augmented Generation) із сучасними веб-платформами: практичний посібник

Інтеграція RAG (Retrieval-Augmented Generation) із сучасними веб-платформами: практичний посібник

Have Questions?