RAG integravimas su LLM dinaminei programinės įrangos architektūrai: praktinis vadovas

** RAG integravimas su LLM dinaminei programinės įrangos architektūrai: praktinis vadovas**

Įvadas

Pastaraisiais metais programinės įrangos architektūros sritis smarkiai pasikeitė, kai atsirado didelių kalbų modeliai (LLM) ir paieškos papildytos kartos (RAG) metodai. Šių dviejų technologijų sinergija gali pakeisti mūsų programinės įrangos sistemų projektavimo ir kūrimo būdą. Šiame straipsnyje mes išnagrinėsime RAG integravimą su LLM, kad būtų sukurta dinamiška programinės įrangos architektūra, įskaitant įgyvendinimo strategijas, naudojant orkestravimo įrankius, tokius kaip LangChain ir DSPy.

Kas yra RAG?

RAG yra technika, kuri sujungia atkūrimo ir kartomis pagrįstų modelių stipriąsias puses, kad būtų galima gauti aukštos kokybės teksto išvestį. Pagrindinė RAG idėja yra naudoti paieškos modelį, kad būtų galima pasirinkti atitinkamus dokumentus ar ištraukas iš didelio korpuso, o tada naudoti generavimo modelį tekstui generuoti remiantis šiomis ištraukomis. Šis metodas parodė reikšmingus patobulinimus atliekant tokias užduotis kaip atsakymas į klausimus, teksto apibendrinimas ir pokalbio AI.

Kas yra LLM?

LLM yra dirbtinio intelekto modelio tipas, kuris yra apmokytas naudojant didelius teksto duomenų kiekius, kad būtų galima generuoti į žmones panašius kalbos rezultatus. Šie modeliai paprastai yra pagrįsti transformatorių architektūra ir pasiekė naujausių rezultatų atliekant įvairias natūralios kalbos apdorojimo užduotis. LLM yra labai universalūs ir gali būti naudojami tokioms užduotims kaip kalbos vertimas, teksto apibendrinimas ir pokalbio AI.

Kodėl reikia integruoti RAG su LLM?

RAG integravimas su LLM suteikia keletą privalumų dinaminei programinės įrangos architektūrai:

Padidintas tikslumas: RAG gali padėti LLM atrinkti atitinkamus dokumentus arba ištraukas iš didelio korpuso, todėl tekstas bus tikslesnis ir informatyvesnis.
Padidintas efektyvumas: RAG gali sumažinti LLM skaičiavimo išlaidas, pasirinkdama tik pačius aktualiausius dokumentus ar fragmentus, todėl atsako laikas yra greitesnis.
Padidintas lankstumas: RAG gali būti naudojamas prisitaikant prie besikeičiančių vartotojo pageidavimų ir reikalavimų, leidžiant LLM generuoti aktualesnius ir patrauklesnius teksto išvestis.

Įgyvendinimo strategijos

Yra keletas įgyvendinimo strategijų, skirtų RAG integruoti su LLM, įskaitant:

LangChain: LangChain yra atvirojo kodo biblioteka, teikianti paprastą ir intuityvią API, skirtą RAG modeliams kurti. Jis palaiko daugybę LLM ir gali būti naudojamas sudėtingoms RAG architektūroms įgyvendinti.
DSPy: DSPy yra Python biblioteka, kuri suteikia paprastą ir efektyvų būdą įgyvendinti RAG modelius. Jis palaiko daugybę LLM ir gali būti naudojamas sudėtingoms RAG architektūroms įgyvendinti.

Kodo pavyzdys

Štai paprastas kodo pavyzdys, parodantis, kaip naudoti „LangChain“, kad būtų galima integruoti RAG su LLM:

importuoti langchain
iš langchain.chains importuoti RAGChain
iš langchain.llms importuoti LLaMA


lama = LLAMA ()

# Sukurkite RAGChain modelį
rag_chain = RAGChain(lama, retrieval_model="t5-small")

# Apibrėžkite raginimą
prompt = "Kas yra Prancūzijos sostinė?"

# Sukurkite teksto išvestį
output = rag_chain.run(prompt)

spausdinti (išvestis)

Šis kodo pavyzdys parodo, kaip naudoti „LangChain“ kuriant RAGChain modelį, kuris integruoja LLaMA modelį su paieškos modeliu. Tada RAGChain modelis naudojamas teksto išvesties generavimui pagal raginimą.

5–10 dažniausiai naudojamų komandų / fragmentų

Čia yra 5–10 dažniausiai naudojamų komandų / fragmentų, skirtų RAG integruoti su LLM:

langchain.RAGChain(lama, retrieval_model="t5-small"): sukuriamas RAGChain modelis, kuris integruoja LLaMA modelį su paieškos modeliu.
llama.run(prompt): generuoja teksto išvestį pagal raginimą naudojant LLaMA modelį.
„rag_chain.run(prompt)“: generuoja teksto išvestį pagal raginimą naudojant RAGChain modelį.
langchain.chains.RAGChain(lama, retrieval_model="t5-small", max_length=1024): sukuriamas RAGChain modelis, kuris integruoja LLaMA modelį su paieškos modeliu ir nustato didžiausią išvesties teksto ilgį.
„llama.get_input(prompt)“: pateikia LLaMA modelio įvesties tekstą.
„rag_chain.get_output(prompt)“: pateikia RAGChain modelio išvesties tekstą.
langchain.chains.RAGChain(lama, retrieval_model="t5-small", batch_size=32): sukuriamas RAGChain modelis, kuris integruoja LLaMA modelį su paieškos modeliu ir nustato partijos dydį.
llama.get_output(prompt): pateikia LLaMA modelio išvesties tekstą.
„rag_chain.get_input(prompt)“: pateikia RAGChain modelio įvesties tekstą.
langchain.chains.RAGChain(lama, retrieval_model="t5-small", device="cuda"): sukuriamas RAGChain modelis, kuris integruoja LLaMA modelį su paieškos modeliu ir nustato įrenginį į CUDA.

Vizualizacija

Štai paprastas RAGChain modelio vizualizavimas naudojant Chart.js:

{
  "tipas": "juosta",
  "duomenys": {
    "etiketės": ["LLaMA", "RAGChain"],
    "duomenų rinkiniai": [
      {
        "etiketė": "Tikslumas",
        "duomenys": [0,8, 0,9],
        "backgroundColor": ["#FF6384", "#36A2EB"]
      }
    ]
  },
  "parinktys": {
    "pavadinimas": {
      "display": tiesa,
      "text": "RAGChain Model Accuracy"
    },
    "svarstyklės": {
      „yAxes“: [
        {
          "erkės": {
            "beginAtZero": tiesa
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Ši vizualizacija parodo LLaMA modelio ir RAGChain modelio tikslumą.

Išvada

RAG integravimas su LLM suteikia keletą privalumų dinamiškai programinės įrangos architektūrai, įskaitant didesnį tikslumą, didesnį efektyvumą ir didesnį lankstumą. „LangChain“ ir „DSPy“ yra du populiarūs orkestravimo įrankiai, kuriuos galima naudoti įgyvendinant RAG modelius. Vadovaudamiesi šiame straipsnyje pateiktomis įgyvendinimo strategijomis ir kodo pavyzdžiais, kūrėjai gali sukurti sudėtingas RAG architektūras, kurios integruoja LLM su paieškos modeliais. Taip pat pateikiamos 5–10 dažniausiai naudojamų komandų / fragmentų, skirtų RAG integravimui su LLM.

RAG integravimas su LLM dinaminei programinės įrangos architektūrai: praktinis vadovas

Have Questions?