تنفيذ RAG مع LlamaIndex
تعرف على كيفية بناء خط أنابيب التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) لجلب المعلومات ذات الصلة من مجموعات البيانات الكبيرة.
سنغطي ما يلي...
يُحسّن التوليد المُعزَّز بالاسترجاع (RAG) نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) من خلال دمج عملية استرجاع معرفة خارجية. بخلاف نماذج اللغات الكبيرة المستقلة، التي تُولّد استجابات بناءً على معرفة مُدرَّبة مسبقًا فقط، يقوم RAG بجلب المعلومات ذات الصلة ديناميكيًا من مصادر خارجية قبل توليد استجابة. تتضمن هذه العملية ثلاثة مكونات مفتاح : الفهرسة، والاسترجاع، والتوليد المُعزَّز.
تُعد قاعدة بيانات المتجهات (Vector DB) إحدى التقنيات الأساسية التي تُمكّن من استرجاع البيانات بكفاءة في RAG. تُخزّن قواعد بيانات المتجهات تضمينات المستندات - وهي تمثيلات نصية رقمية عالية الأبعاد - مما يُتيح عمليات بحث سريعة ودقيقة عن التشابه. بدلاً من عمليات البحث القائمة على الكلمات المفتاحية كما هو الحال في قواعد البيانات التقليدية، تستخدم قواعد بيانات المتجهات بحث أقرب جار تقريبي (ANN) للعثور بسرعة على المعلومات الأكثر صلة بناءً على المعنى الدلالي.
تشمل قواعد بيانات المتجهات الشائعة FAISS وChroma وPinecone وWeaviate، وكل منها مُحسّن للتعامل مع عمليات البحث واسعة النطاق القائمة على التضمين. يضمن استخدام قاعدة بيانات متجهة ما يلي:
استرجاع فعال: بحث سريع يعتمد على التشابه عبر ملايين التضمينات.
إمكانية التوسع: القدرة على التعامل مع مجموعات البيانات المتزايدة باستمرار مع الحد الأدنى من زمن الوصول.
التخزين المستمر: على عكس الفهارس الموجودة في الذاكرة، تسمح قواعد بيانات المتجهات بالاستمرار وإعادة تحميل التضمينات دون إعادة معالجتها في كل مرة.
إن الجمع بين RAG وقواعد بيانات المتجهات يمكن أن يعزز دقة وكفاءة الاسترجاع بشكل كبير، مما يضمن أن تكون الاستجابات مبنية على معلومات واقعية ومحدثة.
إعداد خط أنابيب RAG مع LlamaIndex
تخيل أننا نطور مساعدًا بحثيًا يساعد المستخدمين في العثور على أوراق أكاديمية ذات صلة. يسأل أحد الباحثين: "ما هي المساهمات مفتاح لبنية المحول؟" لتقديم إجابة وافية، نحتاج إلى أكثر من مجرد نموذج لغوي مُدرّب مسبقًا، بل نحتاج إلى الوصول إلى أوراق بحثية ذات صلة.
بدلاً من الاعتماد فقط على المعرفة المسبقة للنموذج، فإننا نسترد أوراق البحث ذات الصلة، ونستخلص المعلومات مفتاح ، ونستخدمها لتوليد استجابات دقيقة.
يُبسّط LlamaIndex هذه العملية بمساعدتنا على هيكلة البيانات واسترجاعها بكفاءة. في هذا الدرس، سنشرح:
فهرسة المستندات لجعل البيانات الخارجية قابلة للبحث.
استرجاع المعلومات ذات الصلة لضمان الحصول على ردود فعل من مصادر حقيقية.
توليد إجابات مستنيرة من خلال الجمع بين الاسترجاع ونموذج اللغة.
الآن، دعونا نبدأ بإعداد بيئتنا.
تثبيت التبعيات
قبل المتابعة، تأكد من تثبيت التبعيات اللازمة لبناء خط أنابيب الجيل المعزز بالاسترجاع (RAG) باستخدام LlamaIndex مع Groq وOllama:
pip install llama-index llama-index-llms-groq ollama llama-index-embeddings-ollama
يقوم الأمر أعلاه بتثبيت:
llama-index: إنه الإطار الأساسي للفهرسة والاستعلام وسير عمل الوكيل.llama-index-llms-groq: يوفر الوصول إلى نماذج Llama 3 المستضافة من Groq لاستنتاج LLM سريع وفعال من حيث التكلفة.ollama: إنه وقت تشغيل لإدارة وتشغيل النماذج المحلية، بما في ذلك تضمين النماذج مثلnomic-embed-textالتي سنستخدمها لإنشاء تضمينات ...