** Iṣajọpọ RAG pẹlu LLMs fun Itumọ sọfitiwia Yiyi: Itọsọna Iṣeṣe ***

Ibere

Ni awọn ọdun aipẹ, aaye ti faaji sọfitiwia ti ṣe iyipada nla pẹlu dide ti Awọn awoṣe Ede nla (LLMs) ati awọn ilana imupadabọ-Augmented Generation (RAG). Imuṣiṣẹpọ laarin awọn imọ-ẹrọ meji wọnyi ni agbara lati ṣe iyipada ọna ti a ṣe apẹrẹ ati idagbasoke awọn eto sọfitiwia. Ninu nkan yii, a yoo ṣawari iṣọpọ ti RAG pẹlu LLMs fun faaji sọfitiwia ti o ni agbara, pẹlu awọn ilana imuse nipa lilo awọn irinṣẹ orchestration bi LangChain ati DSPy.

Kini RAG?

RAG jẹ ilana ti o ṣajọpọ awọn agbara ti ipilẹ-pada ati awọn awoṣe ti o da lori iran lati gbejade awọn abajade ọrọ ti o ni agbara giga. Ero ipilẹ ti o wa lẹhin RAG ni lati lo awoṣe imupadabọ lati yan awọn iwe aṣẹ ti o yẹ tabi awọn ọrọ lati inu koposi nla kan, ati lẹhinna lo awoṣe iran kan lati ṣe agbekalẹ ọrọ ti o da lori awọn aye ti a gba pada. Ọna yii ti ṣe afihan awọn ilọsiwaju pataki ninu awọn iṣẹ ṣiṣe bii idahun ibeere, akopọ ọrọ, ati AI ibaraẹnisọrọ.

Kini LLM?

Awọn LLM jẹ iru awoṣe itetisi atọwọda ti o jẹ ikẹkọ lori iye nla ti data ọrọ lati ṣe agbekalẹ awọn abajade ede ti o dabi eniyan. Awọn awoṣe wọnyi jẹ igbagbogbo da lori awọn ile-itumọ ẹrọ iyipada ati pe wọn ti ṣaṣeyọri awọn abajade ipo-ti-aworan ni ọpọlọpọ awọn iṣẹ ṣiṣe sisẹ ede adayeba. Awọn LLM wapọ pupọ ati pe o le ṣee lo fun awọn iṣẹ ṣiṣe bii itumọ ede, akopọ ọrọ, ati AI ibaraẹnisọrọ.

** Kilode ti o ṣepọ RAG pẹlu LLMs?**

Ijọpọ ti RAG pẹlu LLM nfunni ni ọpọlọpọ awọn anfani fun faaji sọfitiwia ti o ni agbara:

** Imudara Itọkasi ***: RAG le ṣe iranlọwọ fun awọn LLM lati yan awọn iwe aṣẹ ti o yẹ tabi awọn ọrọ lati inu kopu nla kan, ti o yori si deede ati awọn abajade ọrọ ti alaye.
** Imudara Ilọsiwaju ***: RAG le dinku iwọn-iṣiro ti LLMs nipa yiyan awọn iwe aṣẹ ti o wulo julọ tabi awọn ọrọ, ti o yori si awọn akoko idahun yiyara.
** Imudara Imudara ***: RAG le ṣee lo lati ṣe deede si iyipada awọn ayanfẹ olumulo ati awọn ibeere, gbigba awọn LLM lati ṣe agbejade awọn abajade ọrọ ti o ṣe pataki ati ifarabalẹ.

** Awọn ilana imuṣẹ ***

Awọn ilana imuse pupọ lo wa fun iṣọpọ RAG pẹlu LLMs, pẹlu:

** LangChain ***: LangChain jẹ ile-ikawe orisun-ìmọ ti o pese API ti o rọrun ati ogbon inu fun kikọ awọn awoṣe ti o da lori RAG. O ṣe atilẹyin ọpọlọpọ awọn LLM ati pe o le ṣee lo lati ṣe imuse awọn ile-iṣọ RAG eka.
** DSPy ***: DSPy jẹ ile-ikawe Python ti o pese ọna ti o rọrun ati lilo daradara lati ṣe awọn awoṣe ti o da lori RAG. O ṣe atilẹyin ọpọlọpọ awọn LLM ati pe o le ṣee lo lati ṣe imuse awọn ile-iṣọ RAG eka.

** Apẹẹrẹ koodu ***

Eyi ni apẹẹrẹ koodu ti o rọrun ti o ṣe afihan bi o ṣe le lo LangChain lati ṣepọ RAG pẹlu LLMs: `` Python gbe wọle langchain lati langchain.chains gbe wọle RAGChain lati langchain.llms gbe wọle LLMA

llama = LLAMA()

Ṣẹda awoṣe RAGChain kan

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

Ṣetumo itọka kan

kiakia = "Kini olu-ilu France?"

Ṣe agbekalẹ abajade ọrọ

iṣẹjade = rag_chain.run (kia)

titẹ (jade)

Apeere koodu yii ṣe afihan bi o ṣe le lo LangChain lati ṣẹda awoṣe RAGChain ti o ṣepọ awoṣe LLAMA kan pẹlu awoṣe imupadabọ. Awoṣe RAGChain lẹhinna ni a lo lati ṣe agbekalẹ iṣelọpọ ọrọ ti o da lori itọsi kan.

** Top 5-10 Awọn aṣẹ ti a lo julọ / awọn snippets ***

Eyi ni awọn aṣẹ 5-10 ti o lo julọ julọ / awọn snippets fun iṣọpọ RAG pẹlu LLMs:

1. `langchain.RAGChain (llama, retrieval_model = "t5-small"): Ṣẹda awoṣe RAGChain kan ti o ṣepọ awoṣe LLAMA kan pẹlu awoṣe igbapada.
2. `llama.run(prompt)`: Ṣe agbejade igbejade ọrọ ti o da lori titẹ ni lilo awoṣe LLAMA.
3. `rag_chain.run(prompt)`: Ṣe agbejade igbejade ọrọ ti o da lori itọsẹ nipa lilo awoṣe RAGChain.
4. `langchain.chains.RAGChain(llama, retrieval_model="t5-small",max_length=1024)`: Ṣẹda awoṣe RAGChain kan ti o ṣepọ awoṣe LLAMA kan pẹlu awoṣe igbapada ati ṣeto ipari ti o pọju ti ọrọ ti o jade.
5. `llama.get_input(kia)`: Da ọrọ igbewọle pada fun awoṣe LLAMA.
6. `rag_chain.get_output(kiakia)`: Pada ọrọ ti o wu jade fun awoṣe RAGChain.
7. `langchain.chains.RAGChain(llama, retrieval_model="t5-small", batch_size=32)`: Ṣẹda awoṣe RAGChain kan ti o ṣepọ awoṣe LLAMA kan pẹlu awoṣe igbapada ati ṣeto iwọn ipele naa.
8. `llama.get_output(kia)`: Pada ọrọ ti o wu jade fun awoṣe LLAMA.
9. `rag_chain.get_input(kia)`: Pada ọrọ igbewọle fun awoṣe RAGChain.
10. `langchain.chains.RAGChain (llama, retrieval_model = "t5-small", device="cuda")`: Ṣẹda awoṣe RAGChain kan ti o ṣepọ awoṣe LLAMA kan pẹlu awoṣe igbapada ati ṣeto ẹrọ naa si CUDA.

** Iworan ***

Eyi ni iwoye ti o rọrun ti awoṣe RAGChain nipa lilo Chart.js:
`` json
{
  "type": "ọgọ",
  "data": {
    "aami": ["LLaMA", "RAGChain"],
    "awọn ipilẹ data": [
      {
        "label": "Ipeye",
        "data": [0.8, 0.9],
        "awọ abẹlẹ": ["#FF6384", "#36A2EB"]
      }
    ]
  },
  "awọn aṣayan": {
    "akọle": {
      "ifihan": otitọ,
      "text": "Àṣepé Awoṣe RAGChain"
    },
    "iwọn": {
      "yAxes": [
        {
          "awọn ami": {
            "beginAtZero": otitọ
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Iwoye yii ṣe afihan deede ti awoṣe LLAMA ati awoṣe RAGChain.

Ipari

Iṣepọ ti RAG pẹlu LLM nfunni ni ọpọlọpọ awọn anfani fun faaji sọfitiwia ti o ni agbara, pẹlu imudara ilọsiwaju, ṣiṣe pọ si, ati imudara irọrun. LangChain ati DSPy jẹ awọn irinṣẹ orchestration olokiki meji ti o le ṣee lo lati ṣe awọn awoṣe ti o da lori RAG. Nipa titẹle awọn ilana imuse ati awọn apẹẹrẹ koodu ti a pese ninu nkan yii, awọn olupilẹṣẹ le ṣẹda awọn ile-iṣọ RAG eka ti o ṣepọ awọn LLM pẹlu awọn awoṣe imupadabọ. Awọn aṣẹ 5-10 ti o lo julọ / awọn snippets fun sisọpọ RAG pẹlu LLM ni a tun pese fun itọkasi.

Ṣiṣẹpọ RAG pẹlu LLMs fun Itumọ Sọfitiwia Yiyi: Itọsọna Wulo

Ṣẹda awoṣe RAGChain kan

Ṣetumo itọka kan

Ṣe agbekalẹ abajade ọrọ

Have Questions?