W ostatnich latach technologia Retrieval-Augmented Generation (RAG) zyskała na popularności, a także doświadczyła dynamicznego rozwoju. Na konferencji „All Things Open 2024” (ATO), która odbędzie się 28 października, omówię kluczowe techniki, jakie należy uwzględnić, aby zbudować efektywny system RAG. Wśród omawianych zagadnień znajdą się strategie chunkowania, wybór odpowiedniego modelu osadzania (embedding) oraz strukturyzacja metadanych.
Kluczowe aspekty budowy systemu RAG
Jednym z najistotniejszych elementów przy tworzeniu systemu RAG jest dostosowanie go do rodzaju danych, z którymi będziemy pracować. Różnorodność tekstów, takich jak rozmowy, dokumentacja, pytania i odpowiedzi (Q&A), wykłady czy formalne dokumenty, wymaga różnych podejść. Ważne jest również określenie, jakie informacje chcemy pozyskać – czy interesuje nas pełny zestaw danych, czy może specyficzne wnioski, na przykład tylko z osadzonych tabel lub wykresów.
Tak jak w przypadku każdego projektu związanego z danymi, kluczowa jest wstępna analiza. Należy ustalić, jakie dane będziemy przetwarzać, jak je zaimportować oraz jakie modyfikacje i wzbogacenia będą konieczne. Wybór odpowiednich rozwiązań technologicznych zależy m.in. od takich czynników jak koszty, rozmiar danych, licencje modeli, czas potrzebny na osadzenie danych oraz zgodność z naszymi specyfikacjami.
Bardzo istotną rolę odgrywa również wybór odpowiedniego modelu osadzania danych. Na rynku dostępnych jest wiele różnych modeli od takich dostawców jak HuggingFace, OpenAI, Google czy Meta. Niektóre modele, jak na przykład BAAI/bge-base-en-v1.5, są zoptymalizowane do gęstych osadzeń (dense embeddings), produkując wektory składające się z liczb 768 wymiarów. Inne modele generują osadzenia rzadkie, w których dominują zera.
Narzędzia wspierające budowę systemów RAG
Przy budowie systemu RAG warto skorzystać z narzędzi, które automatyzują wiele zadań i ułatwiają cały proces. Wśród popularnych rozwiązań znajdują się LangChain, LlamaIndex czy Spring AI. Można również rozważyć narzędzia typu AI ETL (Extract-Transform-Load), takie jak Cloudera DataFlow, Airbyte, Apache Spark czy Fivetran, które umożliwiają łatwą ekstrakcję i transformację danych.
Przyszłość technologii RAG
Podczas mojego wystąpienia na ATO 2024 zaprezentuję nie tylko aktualne nowości w świecie RAG, ale także przedstawię prognozy dotyczące przyszłości tej technologii. Wśród przyszłych innowacji, które mogą znacznie przyspieszyć rozwój RAG, warto wymienić:
– Chunkowanie
– Opcje modeli osadzania
– Strukturyzację metadanych
– GraphRAG
– Multimodalne wyszukiwanie danych
– Wyszukiwanie wielojęzyczne
– Wzmocnienie zapytań (query enhancement)
– Hierarchiczne indeksowanie
– Hybrydowe wyszukiwanie
– Agentowe RAG
– Samorefleksję (self-reflection)
– Podzapytania (subqueries)
Jednym z kluczowych przykładów, które omówię, będzie system RAG zintegrowany z Milvus – otwartoźródłową bazą danych wektorowych. Takie połączenie pozwala na szybsze i bardziej precyzyjne wyszukiwanie kontekstu, co znacząco zmniejsza ryzyko tzw. „halucynacji” LLM (Large Language Models).
Dlaczego warto wziąć udział w ATO i śledzić rozwój RAG?
Retrieval-Augmented Generation to technologia, która wciąż ewoluuje, a jej możliwości stają się coraz bardziej imponujące. Jeśli jesteś zainteresowany nowoczesnym podejściem do przetwarzania danych i chcesz dowiedzieć się, jak najlepiej zastosować RAG w praktyce, nie przegap mojego panelu na ATO 2024. To świetna okazja, aby poznać najnowsze trendy, narzędzia i techniki, które mogą zrewolucjonizować sposób pracy z danymi w Twojej organizacji.
Zarejestruj się już dziś i dołącz do dyskusji na temat zaawansowanych technik RAG, które mogą stać się kluczowym narzędziem w przyszłości przetwarzania danych.
Podsumowanie
Technologie takie jak RAG oraz bazy danych wektorowych otwierają zupełnie nowe możliwości w zakresie przetwarzania i analizy danych. Wykorzystanie zaawansowanych narzędzi i modeli osadzania pozwala na lepsze zrozumienie i wykorzystanie dostępnych informacji, co może mieć ogromne znaczenie w takich dziedzinach jak sztuczna inteligencja, analiza danych czy automatyzacja procesów.
