Integrarea RAG (Retrieval-Augmented Generation) cu cadre web moderne: un ghid practic

Introducere

În ultimii ani, domeniul procesării limbajului natural (NLP) a fost martor la o creștere semnificativă a dezvoltării modelelor de limbaj mari (LLM) și a aplicațiilor acestora în diferite domenii. Cu toate acestea, una dintre limitările majore ale LLM-urilor este incapacitatea lor de a prelua și de a incorpora cunoștințe externe în răspunsurile lor. Aici intră în joc tehnicile Retrieval-Augmented Generation (RAG). În acest articol, vom explora implementarea tehnicilor RAG folosind FastAPI și Django pentru a îmbunătăți capacitățile LLM în aplicațiile web, inclusiv orchestrarea cu LangChain pentru recuperarea și procesarea fără întreruperi a datelor.

Ce este RAG?

RAG este o tehnică care combină punctele forte ale modelelor Retrieval și Generation pentru a produce răspunsuri mai precise și mai informative. Ideea de bază din spatele RAG este să preluăm mai întâi informații relevante dintr-o bază de cunoștințe sau dintr-o bază de date, apoi să folosiți aceste informații pentru a genera un răspuns. Această abordare permite LLM-urilor să folosească cunoștințele externe și să ofere răspunsuri mai precise și mai informative.

De ce să folosiți RAG cu FastAPI și Django?

FastAPI și Django sunt două dintre cele mai populare cadre web utilizate pentru construirea de aplicații web. Acestea oferă o infrastructură robustă și scalabilă pentru construirea de aplicații web și pot fi integrate cu ușurință cu tehnici RAG pentru a îmbunătăți capacitățile LLM. FastAPI este un cadru web modern care oferă o modalitate rapidă și eficientă de a construi aplicații web, în ​​timp ce Django este un cadru web de nivel înalt care oferă o arhitectură, șabloane și API-uri pentru construirea de aplicații web robuste.

Implementarea RAG cu FastAPI

FastAPI oferă o modalitate simplă și eficientă de implementare a tehnicilor RAG. Iată un exemplu de bloc de cod care demonstrează cum să utilizați FastAPI pentru a implementa RAG:

din fastapi import FastAPI
din langchain import LLMChain
din langchain.chains.openai import OpenAIApi

aplicație = FastAPI()

@app.get("/rag")
async def rag(interogare: str):
    
    llm_chain = LLMChain(
        llm=OpenAIApi(),
        retrieval=LangChainRetrieval(
            index=LangChainIndex(
                nume="indexul_meu",
                documente="doc1", "doc2", "doc3"]
            )
        )
    )

    # Generați un răspuns folosind lanțul LLM
    răspuns = llm_chain.run(interogare)

    returnează {"răspuns": răspuns}

În acest exemplu, definim un lanț LLM folosind clasa LLMChain de la LangChain. Apoi definim o componentă de regăsire folosind clasa LangChainRetrieval, care este folosită pentru a prelua informații relevante dintr-o bază de cunoștințe sau dintr-o bază de date. În cele din urmă, folosim metoda run pentru a genera un răspuns folosind lanțul LLM.

Implementarea RAG cu Django

Django oferă un cadru web de nivel înalt care poate fi ușor integrat cu tehnici RAG. Iată un exemplu de bloc de cod care demonstrează cum să utilizați Django pentru a implementa RAG:

din django.http import JsonResponse
din langchain import LLMChain
din langchain.chains.openai import OpenAIApi

def rag(cerere):
    # Definiți lanțul LLM
    llm_chain = LLMChain(
        llm=OpenAIApi(),
        retrieval=LangChainRetrieval(
            index=LangChainIndex(
                nume="indexul_meu",
                documente="doc1", "doc2", "doc3"]
            )
        )
    )

    # Generați un răspuns folosind lanțul LLM
    răspuns = llm_chain.run(request.GET.get(„interogare”))

    returnează JsonResponse({"răspuns": răspuns})

În acest exemplu, definim o funcție de vizualizare rag care preia o interogare ca intrare și generează un răspuns folosind lanțul LLM.

Orchestrarea RAG cu LangChain

LangChain oferă o modalitate simplă și eficientă de a orchestra tehnicile RAG. Iată un exemplu de bloc de cod care demonstrează cum să utilizați LangChain pentru a orchestra RAG:

din langchain import LLMChain
din langchain.chains.openai import OpenAIApi

# Definiți lanțul LLM
llm_chain = LLMChain(
    llm=OpenAIApi(),
    retrieval=LangChainRetrieval(
        index=LangChainIndex(
            nume="indexul_meu",
            documente="doc1", "doc2", "doc3"]
        )
    )
)

# Generați un răspuns folosind lanțul LLM
răspuns = llm_chain.run ("Ce este RAG?")

imprimare (răspuns)

În acest exemplu, definim un lanț LLM folosind clasa LLMChain de la LangChain. Apoi folosim metoda run pentru a genera un răspuns folosind lanțul LLM.

Top 5-10 cele mai utilizate comenzi/fragmente

Iată primele 5-10 comenzi/fragmente cele mai utilizate pentru implementarea RAG cu FastAPI și Django:

1. from langchain import LLMChain: Importă clasa LLMChain din LangChain.
2. llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index", documents=["doc1", "doc2", "doc3"]))): Definiți un lanț LLM folosind clasa LLMCain.
3. response = llm_chain.run(query): Generați un răspuns folosind lanțul LLM.
4. from fastapi import FastAPI: importați clasa FastAPI din FastAPI.
5. app = FastAPI(): Definiți o aplicație FastAPI.
6. @app.get("/rag"): Definiți o rută pentru punctul final RAG.
7. llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index", documents=["doc1", "doc2", "doc3"]))): Definiți un lanț LLM folosind clasa LLMCain.
8. response = llm_chain.run(query): Generați un răspuns folosind lanțul LLM.
9. from django.http import JsonResponse: Importă clasa JsonResponse din Django.
10. return JsonResponse({"response": response}): returnează un răspuns JSON cu răspunsul generat.

Vizualizare

Iată o vizualizare a conductei RAG folosind Chart.js:

{
  "type": "bara orizontală",
  „date”: {
    „etichete”: [„Preluare”, „Generație”, „Postă procesare”],
    „seturi de date”: [
      {
        "label": "RAG Pipeline",
        „date”: [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
      }
    ]
  },
  „opțiuni”: {
    „titlu”: {
      „afișare”: adevărat,
      "text": "Conducta RAG"
    },
    „scale”: {
      „yAxes”: [
        {
          „căpușe”: {
            „beginAtZero”: adevărat
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Această vizualizare arată conducta RAG cu trei etape: recuperare, generare și post-procesare.

Concluzie

În acest articol, am explorat implementarea tehnicilor RAG folosind FastAPI și Django pentru a îmbunătăți capacitățile LLM în aplicațiile web, inclusiv orchestrarea cu LangChain pentru recuperarea și procesarea fără întreruperi a datelor. De asemenea, am oferit un ghid practic pentru implementarea RAG cu FastAPI și Django, inclusiv exemple de cod și o vizualizare a conductei RAG. Sperăm că acest articol a oferit o resursă utilă pentru dezvoltatorii care doresc să implementeze tehnici RAG în aplicațiile lor web.