Інтеграція RAG з LLM для динамічної архітектури програмного забезпечення: практичний посібник

Інтеграція RAG з LLM для динамічної архітектури програмного забезпечення: практичний посібник

Вступ

За останні роки сфера архітектури програмного забезпечення зазнала значних змін із появою великих мовних моделей (LLM) і методів пошуково-доповненої генерації (RAG). Синергія між цими двома технологіями може революціонізувати спосіб проектування та розробки програмних систем. У цій статті ми розглянемо інтеграцію RAG з LLM для динамічної архітектури програмного забезпечення, включаючи стратегії впровадження з використанням інструментів оркестровки, таких як LangChain і DSPy.

Що таке RAG?

RAG — це техніка, яка поєднує сильні сторони моделей на основі пошуку та генерації для створення високоякісних текстових виходів. Основна ідея RAG полягає у використанні пошукової моделі для вибору релевантних документів або фрагментів із великого корпусу, а потім використання моделі генерації для створення тексту на основі цих отриманих фрагментів. Цей підхід показав значні покращення в таких завданнях, як відповіді на запитання, резюмування тексту та розмовний ШІ.

Що таке LLM?

LLMs – це тип моделі штучного інтелекту, яка навчається на великих обсягах текстових даних для створення людських мовних виходів. Ці моделі, як правило, базуються на трансформаторних архітектурах і досягли найсучасніших результатів у широкому діапазоні завдань обробки природної мови. LLM є дуже універсальними і можуть використовуватися для таких завдань, як мовний переклад, резюмування тексту та розмовний ШІ.

Навіщо інтегрувати RAG з LLM?

Інтеграція RAG з LLM пропонує кілька переваг для динамічної архітектури програмного забезпечення:

Покращена точність: RAG може допомогти магістрам права вибирати відповідні документи або уривки з великого корпусу, що призводить до більш точних і інформативних вихідних текстів.
Підвищена ефективність: RAG може зменшити обчислювальні витрати LLM, вибираючи лише найбільш релевантні документи чи фрагменти, що призводить до швидшого часу відповіді.
Покращена гнучкість: RAG можна використовувати для адаптації до мінливих уподобань і вимог користувачів, дозволяючи LLM генерувати текстові результати, які є більш релевантними та привабливими.

Стратегії впровадження

Існує кілька стратегій впровадження для інтеграції RAG з LLM, зокрема:

LangChain: LangChain — це бібліотека з відкритим кодом, яка надає простий та інтуїтивно зрозумілий API для створення моделей на основі RAG. Він підтримує широкий спектр LLM і може використовуватися для реалізації складних архітектур RAG.
DSPy: DSPy — це бібліотека Python, яка забезпечує простий і ефективний спосіб реалізації моделей на основі RAG. Він підтримує широкий спектр LLM і може використовуватися для реалізації складних архітектур RAG.

Приклад коду

Ось простий приклад коду, який демонструє, як використовувати LangChain для інтеграції RAG з LLM:

імпорт Langchain
з langchain.chains імпортуйте RAGChain
з langchain.llms імпортувати LLaMA


лама = LLaMA()

# Створіть модель RAGChain
rag_chain = RAGChain(llama, retrieval_model="t5-small")

# Визначте підказку
prompt = "Яка столиця Франції?"

# Створення текстового виводу
вихід = rag_chain.run(запит)

друк (вивід)

Цей приклад коду демонструє, як використовувати LangChain для створення моделі RAGChain, яка інтегрує модель LLaMA з моделлю пошуку. Потім модель RAGChain використовується для створення текстового виводу на основі підказки.

5-10 найбільш часто використовуваних команд/фрагментів

Ось 5-10 найбільш використовуваних команд/фрагментів для інтеграції RAG з LLM:

langchain.RAGChain(llama, retrieval_model="t5-small"): створює модель RAGChain, яка об’єднує модель LLaMA з моделлю пошуку.
llama.run(prompt): генерує текстовий вихід на основі підказки з використанням моделі LLaMA.
rag_chain.run(prompt): генерує текстовий вихід на основі підказки за допомогою моделі RAGChain.
langchain.chains.RAGChain(llama, retrieval_model="t5-small", max_length=1024): створює модель RAGChain, яка об’єднує модель LLaMA з моделлю пошуку та встановлює максимальну довжину вихідного тексту.
llama.get_input(prompt): Повертає вхідний текст для моделі LLaMA.
rag_chain.get_output(prompt): Повертає вихідний текст для моделі RAGChain.
langchain.chains.RAGChain(llama, retrieval_model="t5-small", batch_size=32): створює модель RAGChain, яка об’єднує модель LLaMA з моделлю пошуку та встановлює розмір пакету.
llama.get_output(prompt): Повертає вихідний текст для моделі LLaMA.
rag_chain.get_input(prompt): Повертає вхідний текст для моделі RAGChain.
langchain.chains.RAGChain(llama, retrieval_model="t5-small", device="cuda"): створює модель RAGChain, яка інтегрує модель LLaMA з моделлю пошуку та налаштовує пристрій на CUDA.

Візуалізація

Ось проста візуалізація моделі RAGChain за допомогою Chart.js:

{
  "type": "бар",
  "дані": {
    "labels": ["LLaMA", "RAGChain"],
    "набори даних": [
      {
        "label": "Точність",
        "дані": [0,8, 0,9],
        "backgroundColor": ["#FF6384", "#36A2EB"]
      }
    ]
  },
  "параметри": {
    "назва": {
      "display": правда,
      "text": "Точність моделі RAGChain"
    },
    "ваги": {
      "yAxes": [
        {
          "галочки": {
            "beginAtZero": вірно
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Ця візуалізація демонструє точність моделі LLaMA та моделі RAGChain.

Висновок

інтеграція RAG з LLM пропонує кілька переваг для динамічної архітектури програмного забезпечення, включаючи підвищену точність, підвищену ефективність і підвищену гнучкість. LangChain і DSPy — два популярні інструменти оркестровки, які можна використовувати для реалізації моделей на основі RAG. Дотримуючись стратегій реалізації та прикладів коду, наведених у цій статті, розробники можуть створювати складні архітектури RAG, які інтегрують LLM з моделями пошуку. 5-10 найбільш використовуваних команд/фрагментів для інтеграції RAG з LLM також надаються для довідки.

Інтеграція RAG з LLM для динамічної архітектури програмного забезпечення: практичний посібник

Have Questions?