RAG dla chmur prywatnych: jak to działa?

Czy zastanawiałeś się kiedyś, w jaki sposób prywatne chmury zarządzają wszystkimi informacjami i podejmują inteligentne decyzje?

W tym miejscu wkracza Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Jest to super inteligentne narzędzie, które pomaga prywatnym chmurom znaleźć odpowiednie informacje i wygenerować z nich przydatne rzeczy.

Ten blog jest poświęcony temu, jak RAG działa magicznie w chmurach prywatnych, wykorzystując proste narzędzia i sprytne sztuczki, aby wszystko działało płynniej i lepiej.

Zanurz się.

Zrozumienie RAG: Co to jest?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) to najnowocześniejsza technologia wykorzystywana w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) i systemach wyszukiwania informacji.

Łączy w sobie dwa podstawowe procesy: pobieranie i generowanie.

  1. Odzyskiwanie: W RAG proces wyszukiwania obejmuje pobieranie odpowiednich danych z różnych źródeł zewnętrznych, takich jak repozytoria dokumentów, bazy danych lub interfejsy API. Te zewnętrzne dane mogą być zróżnicowane, obejmując informacje z różnych źródeł i formatów.

  2. Generacja: Po pobraniu odpowiednich danych proces generowania obejmuje tworzenie lub generowanie nowych treści, spostrzeżeń lub odpowiedzi w oparciu o pobrane informacje. Ta wygenerowana zawartość uzupełnia istniejące dane i pomaga w podejmowaniu decyzji lub udzielaniu dokładnych odpowiedzi.

Jak działa RAG?

Zrozummy teraz, jak działa RAG.

Przygotowanie danych

Początkowy etap obejmuje konwersję zarówno dokumentów przechowywanych w kolekcji, jak i zapytań użytkowników do porównywalnego formatu. Ten krok ma kluczowe znaczenie dla wyszukiwania podobieństw.

Reprezentacja numeryczna (Embeddings)

Aby dokumenty i zapytania użytkowników były porównywalne do wyszukiwania podobieństw, są one konwertowane na reprezentacje numeryczne zwane osadzeniami.

Te osadzenia są tworzone przy użyciu zaawansowanych modeli języka osadzania i zasadniczo służą jako wektory numeryczne reprezentujące pojęcia w tekście.

Wektorowa baza danych

Osadzenia dokumentów, które są numerycznymi reprezentacjami tekstu, mogą być przechowywane w wektorowych bazach danych, takich jak Chroma lub Weaviate. Te bazy danych umożliwiają wydajne przechowywanie i pobieranie zagnieżdżeń w celu wyszukiwania podobieństw.

Wyszukiwanie podobieństw

W oparciu o osadzenie wygenerowane na podstawie zapytania użytkownika, w przestrzeni osadzenia przeprowadzane jest wyszukiwanie podobieństwa. Wyszukiwanie to ma na celu zidentyfikowanie podobnego tekstu lub dokumentów z kolekcji na podstawie liczbowego podobieństwa ich zagnieżdżeń.

Dodanie kontekstu

Po zidentyfikowaniu podobnego tekstu, pobrana treść (podpowiedź + wprowadzony tekst) jest dodawana do kontekstu. Ten rozszerzony kontekst, obejmujący zarówno oryginalny monit, jak i odpowiednie dane zewnętrzne, jest następnie wprowadzany do modelu językowego (LLM).

Wyjście modelu

Model językowy przetwarza kontekst z odpowiednimi danymi zewnętrznymi, umożliwiając generowanie dokładniejszych i kontekstowo odpowiednich wyników lub odpowiedzi.

Czytaj więcej: Czym jest i jak działa RAG API Framework?

5 kroków do wdrożenia RAG w środowiskach chmury prywatnej

Poniżej znajduje się kompleksowy przewodnik dotyczący wdrażania RAG w chmurach prywatnych:

1. Ocena gotowości infrastruktury

Rozpocznij od oceny istniejącej infrastruktury chmury prywatnej. Ocena sprzętu, oprogramowania i możliwości sieciowych w celu zapewnienia zgodności z wdrożeniem RAG. Zidentyfikuj wszelkie potencjalne ograniczenia lub wymagania dotyczące płynnej integracji.

2. Gromadzenie i przygotowanie danych

Gromadzenie odpowiednich danych z różnych źródeł w środowisku chmury prywatnej. Może to obejmować repozytoria dokumentów, bazy danych, interfejsy API i inne wewnętrzne źródła danych.

Upewnij się, że zebrane dane są uporządkowane, wyczyszczone i przygotowane do dalszego przetwarzania. Dane powinny być w formacie, który można łatwo wprowadzić do systemu RAG w celu wyszukiwania i generowania procesów.

3. Wybór odpowiednich modeli języka osadzania

Wybierz odpowiednie modele języka osadzania, które są zgodne z wymaganiami i skalą środowiska chmury prywatnej. Modele takie jak BERT, GPT lub inne zaawansowane modele językowe mogą być rozważane w oparciu o ich kompatybilność i wskaźniki wydajności.

4. Integracja systemów osadzania

Wdrożenie systemów lub frameworków zdolnych do konwersji dokumentów i zapytań użytkowników na reprezentacje numeryczne (embeddings). Upewnij się, że te osadzenia dokładnie oddają semantyczne znaczenie i kontekst danych tekstowych.

Skonfiguruj wektorowe bazy danych (np. Chroma, Weaviate), aby efektywnie przechowywać i zarządzać tymi osadzeniami, umożliwiając szybkie wyszukiwanie i wyszukiwanie podobieństw.

5. Testowanie i optymalizacja

Przeprowadzenie rygorystycznych testów w celu walidacji funkcjonalności, dokładności i wydajności wdrożonego systemu RAG w środowisku chmury prywatnej. Przetestuj różne scenariusze, aby zidentyfikować potencjalne ograniczenia lub obszary wymagające poprawy.

Optymalizacja systemu w oparciu o wyniki testów i informacje zwrotne, udoskonalanie algorytmów, dostrajanie parametrów lub modernizacja komponentów sprzętowych/programowych w celu uzyskania lepszej wydajności.

6 Narzędzia do wdrażania RAG w chmurach prywatnych

Oto przegląd narzędzi i struktur niezbędnych do wdrożenia Retrieval-Augmented Generation (RAG) w środowiskach chmury prywatnej:

1. Osadzanie modeli językowych

  • BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): BERT to potężny, wstępnie wytrenowany model językowy zaprojektowany w celu zrozumienia kontekstu słów w zapytaniach wyszukiwania. Można go precyzyjnie dostosować do określonych zadań wyszukiwania w środowiskach chmury prywatnej.
  • GPT (Generative Pre-trained Transformer): Modele GPT wyróżniają się w generowaniu tekstu podobnego do ludzkiego na podstawie podanych podpowiedzi. Mogą one odgrywać kluczową rolę w generowaniu odpowiedzi lub treści w systemach RAG.

2. Wektorowe bazy danych

  • Chroma: Chroma to wyszukiwarka wektorowa zoptymalizowana pod kątem obsługi danych wielowymiarowych, takich jak osadzenia. Skutecznie przechowuje i pobiera osadzenia, ułatwiając szybkie wyszukiwanie podobieństw.
  • Weaviate: Weaviate to wyszukiwarka wektorowa typu open-source, odpowiednia do zarządzania i wyszukiwania danych wektorowych. Oferuje elastyczność i skalowalność, idealną dla wdrożeń RAG zajmujących się dużymi zbiorami danych.

3. Ramy dla generowania osadzania

  • TensorFlow: TensorFlow zapewnia narzędzia i zasoby do tworzenia modeli uczenia maszynowego i zarządzania nimi. Oferuje biblioteki do generowania osadzeń i integrowania ich z systemami RAG.
  • PyTorch: PyTorch to kolejny popularny framework do głębokiego uczenia, znany ze swojej elastyczności i łatwości użytkowania. Obsługuje tworzenie modeli osadzania i ich integrację z przepływami pracy RAG.

4. Platformy integracyjne RAG

  • Przytulanie transformatorów twarzy: Ta biblioteka oferuje szeroki zakres wstępnie wytrenowanych modeli, w tym BERT i GPT, ułatwiając ich integrację z systemami RAG. Zapewnia narzędzia do obsługi osadzeń i interakcji modeli językowych.
  • GPT OpenAI3 API: API OpenAI zapewnia dostęp do GPT-3, umożliwiając programistom wykorzystanie jego potężnych możliwości generowania języka. Integracja GPT-3 z systemami RAG może poprawić generowanie treści i dokładność odpowiedzi.

5. Usługi w chmurze

  • AWS (Amazon Web Services) lub Azure: Dostawcy usług w chmurze oferują infrastrukturę i usługi niezbędne do hostowania i skalowania wdrożeń RAG. Zapewniają one zasoby, takie jak maszyny wirtualne, pamięć masową i moc obliczeniową dostosowaną do aplikacji uczenia maszynowego.
  • Google Cloud Platform (GCP): GCP oferuje zestaw narzędzi i usług do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, umożliwiając wdrażanie i zarządzanie systemami RAG w środowiskach chmury prywatnej.

6. Niestandardowe narzędzia programistyczne

  • Biblioteki Pythona: Biblioteki te oferują niezbędne funkcje do manipulacji danymi, obliczeń numerycznych i tworzenia modeli uczenia maszynowego, co ma kluczowe znaczenie dla wdrażania niestandardowych rozwiązań RAG.
  • Niestandardowe interfejsy API i Skrypty: W zależności od konkretnych wymagań, opracowanie niestandardowych interfejsów API i skryptów może być konieczne do dostrojenia i integracji komponentów RAG w infrastrukturze chmury prywatnej.

Zasoby te odgrywają kluczową rolę w ułatwianiu generowania osadzania, integracji modeli i wydajnego zarządzania systemami RAG w konfiguracjach chmury prywatnej.

Teraz, gdy znasz już podstawy RAG dla chmur prywatnych, nadszedł czas, aby wdrożyć je przy użyciu skutecznych narzędzi wymienionych powyżej.

Author

Oriol Zertuche

Oriol Zertuche is the CEO of CODESM and Cody AI. As an engineering student from the University of Texas-Pan American, Oriol leveraged his expertise in technology and web development to establish renowned marketing firm CODESM. He later developed Cody AI, a smart AI assistant trained to support businesses and their team members. Oriol believes in delivering practical business solutions through innovative technology.

More From Our Blog

GPT-4o: OpenAI prezentuje najnowszy model językowy dostępny za darmo dla użytkowników

GPT-4o: OpenAI prezentuje najnowszy model językowy dostępny za darmo dla użytkowników

Po mnóstwie spekulacji w mediach społecznościowych i na innych forach na temat tego, co OpenAI ma dla nas w zanadrzu, wczoraj OpenAI w końcu ujawniło swój najnowszy i najpotężniejszy LLM do tej pory – GPT-4o (“o” dla omni). ...

Read More
Groq i Llama 3: Duet zmieniający zasady gry

Groq i Llama 3: Duet zmieniający zasady gry

Kilka miesięcy temu nowa firma o nazwie “Groq” pojawiła się pozornie znikąd, dokonując przełomu w branży sztucznej inteligencji. Zapewniły one platformę dla programistów, aby uzyskać dostęp do LPU jako silników wnioskowania d...

Read More

Build Your Own Business AI

Get Started Free
Top