2024-10-03 14:00:12
Stworzenie aplikacji opartej na sztucznej inteligencji do udzielania odpowiedzi na pytania staje się coraz bardziej dostępne dzięki postępowi w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego (NLP) i narzędzi takich jak bazy danych wektorowych oraz modele językowe. W tym artykule przyjrzymy się, jak użyć narzędzi takich jak Milvus i Haystack 2.0 do stworzenia aplikacji, która wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji do zadawania pytań i generowania odpowiedzi.
Wprowadzenie do Milvus i Haystack
Zarządzanie ogromnymi ilościami danych, zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych, może być wyzwaniem, zwłaszcza gdy użytkownicy oczekują szybkich i trafnych odpowiedzi na pytania zadane w aplikacji. Tradycyjne metody wyszukiwania słów kluczowych są ograniczone, zwłaszcza gdy mamy do czynienia z nieustrukturyzowanymi danymi. Jednak połączenie bazy danych wektorowych Milvus z frameworkiem Haystack 2.0 daje możliwość budowania zaawansowanych aplikacji, które są w stanie dostarczyć użytkownikom dokładne i szybkie odpowiedzi.
Milvus jest otwartoźródłową bazą danych wektorowych stworzoną przez Zilliz, która umożliwia efektywne zarządzanie wielowymiarowymi wektorami, co jest kluczowe przy pracy z nieustrukturyzowanymi danymi, takimi jak tekst, obrazy czy dźwięki. Z drugiej strony, Haystack 2.0 to framework do budowania aplikacji opartych na dużych modelach językowych (LLM) oraz pipeline’ach do generowania odpowiedzi na podstawie pobranych danych. W połączeniu, te dwa narzędzia umożliwiają tworzenie wydajnych aplikacji do zadawania pytań i uzyskiwania odpowiedzi.
Przechowywanie danych w Milvus
Aby móc efektywnie wykorzystywać dane, należy je najpierw odpowiednio przechowywać. Milvus to baza danych, która jest zoptymalizowana do przechowywania i zarządzania wektorami o wysokiej wymiarowości. Wektory te są numerycznymi reprezentacjami nieustrukturyzowanych danych, a ich bliskość w przestrzeni wektorowej wskazuje na podobieństwa semantyczne między danymi. Dzięki temu Milvus umożliwia szybkie wyszukiwanie podobnych wyników, nawet w ogromnych bazach danych.
Wybierając odpowiednią bazę danych wektorowych do swojej aplikacji, warto zwrócić uwagę na kilka kluczowych aspektów:
1. Indeksowanie wektorów wysokiej wymiarowości – Baza danych musi być zoptymalizowana pod kątem indeksowania i wyszukiwania wektorów o wysokiej wymiarowości, co jest kluczowe dla wydajności aplikacji.
2. Skalowalność i wydajność – Nawet jeżeli początkowo korzystasz z małego zbioru danych, ważne jest, aby baza danych była wystarczająco skalowalna, by radzić sobie z rosnącą ilością danych w miarę rozwoju aplikacji.
3. Wyszukiwanie hybrydowe – Powinna istnieć możliwość wyszukiwania danych na podstawie różnych modalności, takich jak tekst czy obrazy, oraz łączenia wyszukiwania wektorowego z klasycznym wyszukiwaniem po słowach kluczowych.
4. Integracja z popularnymi modelami uczenia maszynowego – Ważne jest, aby baza była kompatybilna z popularnymi modelami, takimi jak OpenAI, co ułatwia przetwarzanie nieustrukturyzowanych danych w wektory.
Tworzenie pipeline'ów z Haystack 2.0
Po przechowaniu danych w Milvus, następnym krokiem jest stworzenie pipeline’ów przetwarzania danych za pomocą Haystack 2.0. Haystack jest frameworkiem napisanym w Pythonie, który pozwala na budowanie aplikacji opartych na dużych modelach językowych. Umożliwia tworzenie złożonych pipeline’ów, które mogą wykonywać zadania takie jak generowanie tekstu, streszczanie dokumentów czy wyszukiwanie odpowiedzi na pytania.
Pipeline’y w Haystack składają się z komponentów, które można łączyć, aby zbudować niestandardowe przepływy danych. Każdy komponent ma swoją określoną funkcję, np. przetwarzanie dokumentów, generowanie odpowiedzi czy filtrowanie danych. Dzięki temu frameworkowi można budować zaawansowane aplikacje wykorzystujące modele językowe.
Praktyczny przykład: Aplikacja do przepisów kulinarnych
W ramach tego artykułu pokażemy, jak za pomocą Milvus i Haystack zbudować aplikację do odpowiadania na pytania dotyczące przepisów kulinarnych. Aplikacja będzie mogła generować odpowiedzi na pytania zadane przez użytkownika, sugerować przepisy i tworzyć plany posiłków na bazie dostępnych receptur.
Instalacja
Na początek upewnij się, że na Twoim komputerze lokalnym jest zainstalowany Python w wersji 3.6 lub nowszy. Jeśli nie masz odpowiedniej wersji, możesz ją pobrać z oficjalnej strony Python.
Aby zainstalować niezbędne pakiety, wykonaj następujące polecenie w terminalu:
pip install --upgrade pymilvus milvus-haystack markdown-it-py mdit_plain pypdf sentence-transformers
Tworzenie pipeline’u indeksującego
Następnie stworzysz pipeline indeksujący, który będzie odpowiedzialny za przetwarzanie dokumentów z przepisami i ich przechowywanie w bazie Milvus. Zaczniemy od inicjalizacji MilvusDocumentStore, a następnie skonfigurujemy i połączymy odpowiednie komponenty do przetwarzania dokumentów.
Integracja pipeline’u RAG
Pipeline RAG (retrieval augmented generation) łączy pobieranie dokumentów z generowaniem odpowiedzi za pomocą modelu językowego. Aby skorzystać z tej funkcji, będziesz potrzebować klucza API OpenAI, który powinien być ustawiony jako zmienna środowiskowa OPENAI_API_KEY.
Pipeline RAG wyszukuje odpowiednie dokumenty bazując na zapytaniu, generuje odpowiedź za pomocą modelu językowego, a następnie zwraca wygenerowaną odpowiedź użytkownikowi.
Podsumowanie
Przedstawiony przykład pokazuje, w jaki sposób można połączyć bazę danych wektorowych Milvus z Haystack 2.0, aby stworzyć aplikację opartą na AI, która efektywnie przetwarza i analizuje dokumenty, dostarczając użytkownikom trafnych odpowiedzi. Mam nadzieję, że ten przykład stanie się punktem wyjścia do budowania własnych zaawansowanych aplikacji opartych na sztucznej inteligencji i dużych modelach językowych.
