Итак, вы хотите улучшить свой RAG-трубопровод

Ваши шаги к совершенству улучшение RAG-трубопровода

Пути от прототипа к производству с LlamaIndex

LLM являются фантастической инновацией, но у них есть один серьезный недостаток. У них ограниченные знания и склонность выдумывать факты и создавать что-то из ниоткуда. Опасность заключается в том, что LLM всегда звучат уверенно в своих ответах, и нам нужно только немного изменить запрос, чтобы обмануть LLM. Для решения этой проблемы создан RAG. RAG значительно повышает полезность LLM, предоставляя им фактический контекст для использования при ответе на запросы.

Изображение от автора

Всего лишь несколькими строками кода и быстрый стартовый гайдом по использованию фреймворка, подобного LlamaIndex, любой может создать чат-бот для общения с вашими личными документами или, что еще лучше, создать целого нового агента, способного искать в интернете.

НО

Если вы следуете только быстрому гайду, вы никогда не достигнете готовности к производству.

Эти пять строк кода не приведут к очень функциональному боту. RAG прост в прототипировании, но сложен в “производстве” или достижении такого уровня, при котором пользователи будут считать его удовлетворительным. RAG может работать на приемлемом уровне после небольшого обучения. Однако это часто требует значительного тестирования и стратегии для оптимизации и достижения настоящего производственного уровня. В настоящее время продолжается разработка и изменение лучших практик в зависимости от конкретного случая использования. Находить эти лучшие практики стоит того, начиная от различных техник индексации до алгоритмов встраивания или изменения моделей LLM.

В этой статье я расскажу о качестве систем RAG. Она предназначена для создателей RAG, которые хотят устранить разрыв в производительности между начальными настройками и производственным уровнем.

В пайплайне RAG есть 3 этапа:

  • Этап индексации
  • Этап запроса
  • Этап ответа

В этой статье улучшение является общим термином, и оно относится к любым мерам, которые могут быть применены для улучшения пайплайна, обычно связанных с повышением процента запросов, на которые система: определяет соответствующий контекст и выдает подходящий ответ.

Я полагаю, что читатель уже знаком с LlamaIndex и пайплайном RAG. Если нет, то…