RAG-i integreerimine LLM-idega dünaamilise tarkvaraarhitektuuri jaoks: praktiline juhend

** RAG-i integreerimine LLM-idega dünaamilise tarkvaraarhitektuuri jaoks: praktiline juhend**

Sissejuhatus

Viimastel aastatel on tarkvaraarhitektuuri valdkond läbi teinud märkimisväärse ümberkujundamise suurte keelemudelite (LLM) ja otsingu laiendatud genereerimise (RAG) tehnikate tulekuga. Nende kahe tehnoloogia sünergia võib muuta meie tarkvarasüsteemide kavandamise ja arendamise viisi. Selles artiklis uurime RAG-i integreerimist LLM-idega dünaamilise tarkvaraarhitektuuri jaoks, sealhulgas rakendusstrateegiaid, mis kasutavad orkestreerimisvahendeid nagu LangChain ja DSPy.

Mis on RAG?

RAG on tehnika, mis ühendab endas otsingupõhiste ja generatsioonipõhiste mudelite tugevad küljed, et toota kvaliteetseid tekstiväljundeid. RAG-i põhiidee on kasutada otsingumudelit asjakohaste dokumentide või lõikude valimiseks suurest korpusest ja seejärel genereerimismudeli abil teksti genereerimiseks nende otsitud lõikude põhjal. See lähenemine on näidanud märkimisväärseid edusamme sellistes ülesannetes nagu küsimustele vastamine, teksti kokkuvõtte tegemine ja vestluse AI.

Mis on LLM?

LLM-id on teatud tüüpi tehisintellekti mudel, mis on koolitatud suurel hulgal tekstiandmetel, et luua inimsarnaseid keeleväljundeid. Need mudelid põhinevad tavaliselt trafoarhitektuuridel ja on saavutanud tipptasemel tulemusi paljudes loomuliku keele töötlemise ülesannetes. LLM-id on väga mitmekülgsed ja neid saab kasutada selliste ülesannete jaoks nagu keele tõlkimine, teksti kokkuvõte ja vestluse AI.

Miks integreerida RAG LLM-idega?

RAG-i integreerimine LLM-idega pakub dünaamilise tarkvaraarhitektuuri jaoks mitmeid eeliseid:

Täiustatud täpsus: RAG võib aidata LLM-idel valida suurest korpusest asjakohaseid dokumente või lõike, mille tulemuseks on täpsemad ja informatiivsemad tekstiväljundid.
Suurem tõhusus: RAG saab vähendada LLM-ide arvutuskulusid, valides ainult kõige asjakohasemad dokumendid või lõigud, mis kiirendab reageerimisaega.
Täiustatud paindlikkus: RAG-i saab kasutada kasutaja muutuvate eelistuste ja nõuetega kohanemiseks, võimaldades LLM-idel luua asjakohasemaid ja kaasahaaravamaid tekstiväljundeid.

Rakendamise strateegiad

RAG-i integreerimiseks LLM-idega on mitu rakendusstrateegiat, sealhulgas:

LangChain: LangChain on avatud lähtekoodiga teek, mis pakub lihtsat ja intuitiivset API-d RAG-põhiste mudelite loomiseks. See toetab laia valikut LLM-e ja seda saab kasutada keerukate RAG-arhitektuuride rakendamiseks.
DSPy: DSPy on Pythoni teek, mis pakub lihtsat ja tõhusat viisi RAG-põhiste mudelite juurutamiseks. See toetab laia valikut LLM-e ja seda saab kasutada keerukate RAG-arhitektuuride rakendamiseks.

Koodi näide

Siin on lihtne koodinäide, mis näitab, kuidas kasutada LangChaini RAG-i integreerimiseks LLM-idega:

importida langchain
alates langchain.chains import RAGChain
saidilt langchain.llms importige LLaMA


laama = LLAMA()

# Looge RAGChaini mudel
rag_ahel = RAGChain(laama, retrieval_model="t5-small")

# Määrake viip
prompt = "Mis on Prantsusmaa pealinn?"

# Loo tekstiväljund
väljund = rag_chain.run(prompt)

print (väljund)

See koodinäide demonstreerib, kuidas kasutada LangChaini RAGChaini mudeli loomiseks, mis integreerib LLaMA mudeli otsingumudeliga. Seejärel kasutatakse RAGChaini mudelit viipa alusel tekstiväljundi genereerimiseks.

5–10 enimkasutatavat käsku/lõigu

Siin on 5–10 enim kasutatud käsku/juppi RAG-i integreerimiseks LLM-idega:

langchain.RAGChain(lama, retrieval_model="t5-small"): loob RAGChaini mudeli, mis integreerib LLaMA mudeli otsingumudeliga.
llama.run(prompt): genereerib tekstiväljundi viipa alusel, kasutades LLaMA mudelit.
"rag_chain.run(prompt)": loob tekstiväljundi viipa alusel, kasutades RAGChaini mudelit.
langchain.chains.RAGChain(lama, retrieval_model="t5-small", max_length=1024): loob RAGChaini mudeli, mis integreerib LLaMA mudeli otsingumudeliga ja määrab väljundteksti maksimaalse pikkuse.
llama.get_input(prompt): tagastab LLaMA mudeli sisendteksti.
rag_chain.get_output(prompt): tagastab RAGChaini mudeli väljundteksti.
langchain.chains.RAGChain(lama, retrieval_model="t5-small", batch_size=32): loob RAGChaini mudeli, mis integreerib LLaMA mudeli otsingumudeliga ja määrab partii suuruse.
llama.get_output(prompt): tagastab LLaMA mudeli väljundteksti.
rag_chain.get_input(prompt): tagastab RAGChaini mudeli sisendteksti.
langchain.chains.RAGChain(lama, retrieval_model="t5-small", device="cuda"): loob RAGChaini mudeli, mis integreerib LLaMA mudeli otsingumudeliga ja seab seadme CUDA-le.

Visualiseerimine

Siin on RAGChaini mudeli lihtne visualiseerimine Chart.js-i abil:

{
  "type": "bar",
  "andmed": {
    "labels": ["LLaMA", "RAGChain"],
    "andmestikud": [
      {
        "label": "Täpsus",
        "andmed": [0,8, 0,9],
        "backgroundColor": ["#FF6384", "#36A2EB"]
      }
    ]
  },
  "valikud": {
    "pealkiri": {
      "ekraan": tõsi,
      "text": "RAGChaini mudeli täpsus"
    },
    "kaalud": {
      "yAxes": [
        {
          "puugid": {
            "beginAtZero": tõsi
          }
        }
      ]
    }
  }
}

See visualiseerimine näitab LLaMA mudeli ja RAGChaini mudeli täpsust.

Järeldus

RAG-i integreerimine LLM-idega pakub dünaamilisele tarkvaraarhitektuurile mitmeid eeliseid, sealhulgas paremat täpsust, suuremat tõhusust ja suuremat paindlikkust. LangChain ja DSPy on kaks populaarset orkestreerimistööriista, mida saab kasutada RAG-põhiste mudelite rakendamiseks. Järgides selles artiklis toodud rakendusstrateegiaid ja koodinäiteid, saavad arendajad luua keerulisi RAG-arhitektuure, mis integreerivad LLM-id otsingumudelitega. Viitamiseks on toodud ka 5–10 enim kasutatud käsku/juppi RAG-i integreerimiseks LLM-idega.

RAG-i integreerimine LLM-idega dünaamilise tarkvaraarhitektuuri jaoks: praktiline juhend

Have Questions?