Saya Perpustakaan Sumber Terbuka Untuk Membina Carian RAG, Ejen & AI

Apakah itu Retrieval Augmented Generation (RAG)?

Retrieval Augmented Generation (RAG) ialah teknik AI yang menggabungkan pencarian maklumat yang berkaitan dengan menjana respons. Ia berfungsi dengan mula-mula mendapatkan semula data daripada sumber luaran (seperti dokumen atau pangkalan data) dan kemudian menggunakan maklumat ini untuk mencipta jawapan yang lebih tepat dan memahami konteks. Ini membantu AI memberikan respons berasaskan fakta yang lebih baik dan bukannya bergantung semata-mata pada perkara yang dilatihnya.

Bagaimanakah Retrieval Augmented Generation (RAG) Berfungsi?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) berfungsi dengan mempertingkatkan respons AI dengan maklumat berkaitan daripada sumber luaran. Berikut ialah penjelasan ringkas:

1. Apabila pengguna bertanya soalan, RAG mencari melalui pelbagai sumber data (seperti pangkalan data, tapak web dan dokumen) untuk mencari maklumat yang berkaitan.
2. Ia kemudian menggabungkan maklumat yang diambil ini dengan soalan asal untuk membuat gesaan yang lebih termaklum.
3. Gesaan dipertingkat ini dimasukkan ke dalam model bahasa, yang menjana respons yang berkaitan dengan soalan dan diperkaya dengan maklumat yang diambil. Proses ini membolehkan AI memberikan jawapan yang lebih tepat, terkini dan peka konteks dengan memanfaatkan sumber pengetahuan luaran di samping keupayaan terlatihnya.

Bagaimanakah Retrieval Augmented Generation (RAG) membantu Model AI?

RAG menjadikan AI lebih dipercayai dan terkini dengan menambah pengetahuan dalamannya dengan data luaran dunia sebenar. RAG juga menambah baik model AI dalam beberapa cara utama:

1. Akses kepada Maklumat Terkini: RAG mendapatkan semula maklumat masa nyata yang berkaitan daripada sumber luaran (seperti dokumen, pangkalan data atau web). Ini bermakna AI boleh memberikan respons yang tepat walaupun data latihannya sudah lapuk.
2. Ketepatan Dipertingkat: Daripada bergantung semata-mata pada pengetahuan terlatih AI, RAG memastikan model menjana respons berdasarkan data yang paling berkaitan. Ini menjadikan jawapan lebih tepat dan berdasarkan fakta.
3. Pemahaman Kontekstual yang Lebih Baik: Dengan menggabungkan data yang diperoleh semula dengan pertanyaan pengguna, RAG boleh menawarkan jawapan yang lebih memahami konteks, menjadikan respons AI berasa lebih disesuaikan dan khusus kepada situasi.
4. Halusinasi Berkurangan: Model AI tulen kadangkala "berhalusinasi" atau membuat maklumat. RAG mengurangkan perkara ini dengan mengasaskan respons dalam fakta, data yang diperoleh semula, mengurangkan kemungkinan maklumat yang tidak tepat atau rekaan.

7 Perpustakaan Sumber Terbuka untuk melakukan Retrieval Augmented Generation

Mari kita terokai beberapa perpustakaan sumber terbuka yang membantu anda melakukan RAG. Perpustakaan ini menyediakan alatan dan rangka kerja yang diperlukan untuk melaksanakan sistem RAG dengan cekap, daripada pengindeksan dokumen kepada pengambilan dan penyepaduan dengan model bahasa.

1. PUTAR

SWIRL ialah perisian infrastruktur AI sumber terbuka yang memperkasakan aplikasi Retrieval-Augmented Generation (RAG). Ia meningkatkan saluran paip AI dengan mendayakan carian pantas dan selamat merentas sumber data tanpa mengalihkan atau menyalin data. SWIRL berfungsi di dalam tembok api anda, memastikan keselamatan data sambil mudah dilaksanakan.

Apa yang menjadikannya unik:

• Tiada ETL atau pergerakan data diperlukan.
• Pengaturan AI yang pantas dan selamat di dalam awan peribadi.
• Penyepaduan lancar dengan lebih 20 model bahasa besar (LLM).
• Dibina untuk akses dan pematuhan data yang selamat.
• Menyokong pengambilan data daripada 100 aplikasi.

⭐️ SWIRL pada GitHub

2. Cognita

Cognita ialah rangka kerja sumber terbuka untuk membina sistem Penjanaan Ditambah Penghasilan (RAG) modular, sedia pengeluaran. Ia menyusun komponen RAG, menjadikannya lebih mudah untuk diuji secara tempatan dan digunakan pada skala. Ia menyokong pelbagai pengambilan semula dokumen, pembenaman dan dipacu API sepenuhnya, membolehkan penyepaduan yang lancar ke dalam sistem lain.

Apa yang menjadikannya unik:

• Reka bentuk modular untuk sistem RAG berskala.
• UI untuk pengguna bukan teknikal untuk berinteraksi dengan dokumen dan Soal Jawab.
• Pengindeksan tambahan mengurangkan beban pengiraan dengan menjejaki perubahan.

⭐️ Cognita pada GitHub

3. LLM-Ware

LLM Ware ialah rangka kerja sumber terbuka untuk membina saluran paip Retrieval Augmented Generation (RAG) yang sedia untuk perusahaan. Ia direka bentuk untuk menyepadukan model kecil dan khusus yang boleh digunakan secara peribadi dan selamat, menjadikannya sesuai untuk aliran kerja perusahaan yang kompleks.

Apa yang menjadikannya unik:

• Menawarkan 50 model kecil yang diperhalusi yang dioptimumkan untuk tugas perusahaan.
• Menyokong seni bina RAG modular dan boleh skala.
• Boleh berjalan tanpa GPU, membolehkan penggunaan ringan.

⭐️ LLMWare di GitHub

4. Aliran RAG

RagFlow ialah enjin sumber terbuka yang memfokuskan pada Retrieval Augmented Generation (RAG) menggunakan pemahaman dokumen yang mendalam. Ia membolehkan pengguna menyepadukan data berstruktur dan tidak berstruktur untuk jawapan soalan berasaskan petikan yang berkesan. Sistem ini menawarkan seni bina berskala dan modular dengan pilihan penggunaan yang mudah.

Apa yang menjadikannya unik:

• Pemahaman dokumen mendalam terbina dalam untuk mengendalikan format data yang kompleks.
• Petikan berdasarkan asas dengan mengurangkan risiko halusinasi.
• Sokongan untuk pelbagai jenis dokumen seperti PDF, imej dan data berstruktur.

⭐️ Aliran RAG di GitHub

5. Graf RAG

GraphRAG ialah sistem Retrieval-Augmented Generation (RAG) berasaskan graf yang direka bentuk untuk meningkatkan output LLM dengan menggabungkan graf pengetahuan berstruktur. Ia menyokong penaakulan lanjutan dengan data peribadi, menjadikannya sesuai untuk perusahaan dan aplikasi penyelidikan.

Apa yang menjadikannya unik:

• Menggunakan graf pengetahuan untuk menstruktur dan mempertingkatkan pengambilan data.
• Disesuaikan untuk kes penggunaan perusahaan kompleks yang memerlukan pengendalian data peribadi.
• Menyokong penyepaduan dengan Microsoft Azure untuk penggunaan berskala besar.

? Graf RAG pada GitHub

6. Timbunan jerami

Haystack ialah rangka kerja orkestrasi AI sumber terbuka untuk membina aplikasi LLM sedia pengeluaran. Ia membenarkan pengguna menyambungkan model, pangkalan data vektor dan penukar fail untuk mencipta sistem lanjutan seperti RAG, menjawab soalan dan carian semantik.

Apa yang menjadikannya unik:

• Saluran paip yang fleksibel untuk mendapatkan semula, membenamkan dan tugasan inferens.
• Menyokong integrasi dengan pelbagai pangkalan data vektor dan LLM.
• Boleh disesuaikan dengan kedua-dua model di luar rak dan ditala halus.

? Timbunan jerami pada GitHub

7. Ribut

STORM ialah sistem penyusunan pengetahuan dikuasakan LLM yang menyelidik topik dan menjana laporan penuh dengan petikan. Ia menyepadukan kaedah mendapatkan semula lanjutan dan menyokong soalan berbilang perspektif, mempertingkatkan kedalaman dan ketepatan kandungan yang dijana.

Apa yang menjadikannya unik:

• Menghasilkan artikel seperti Wikipedia dengan petikan berasas.
• Menyokong penyusunan pengetahuan AI manusia secara kolaboratif.
• Reka bentuk modular dengan sokongan untuk sumber perolehan luaran.

? Ribut di GitHub

Cabaran dalam Retrieval Augmented Generation

Retrieval Augmented Generation (RAG) menghadapi cabaran seperti memastikan perkaitan data, mengurus kependaman dan mengekalkan kualiti data. Beberapa cabaran ialah:

• Perkaitan data: Memastikan dokumen yang diambil sangat berkaitan dengan pertanyaan boleh menjadi sukar, terutamanya dengan set data yang besar atau bising.
• Latensi: Mencari sumber luaran menambah overhed, berpotensi memperlahankan masa tindak balas, terutamanya dalam aplikasi masa nyata.
• Kualiti data: Data berkualiti rendah atau lapuk boleh membawa kepada respons yang dijana AI yang tidak tepat atau mengelirukan.
• Skalabiliti: Mengendalikan set data berskala besar dan trafik pengguna yang tinggi sambil mengekalkan prestasi boleh menjadi rumit.
• Keselamatan: Memastikan privasi data dan pengendalian maklumat sensitif dengan selamat adalah penting, terutamanya dalam tetapan perusahaan.

Platform seperti SWIRL menangani isu ini dengan tidak memerlukan ETL (Extract, Transform, Load) atau pergerakan data, memastikan akses yang lebih pantas dan selamat kepada data.
Dengan SWIRL, pengambilan dan pemprosesan berlaku di dalam tembok api pengguna, yang membantu mengekalkan privasi data sambil memastikan respons berkualiti tinggi yang relevan. Penyepaduannya dengan model bahasa besar (LLM) sedia ada dan sumber data perusahaan menjadikannya penyelesaian yang cekap untuk mengatasi cabaran kependaman dan keselamatan RAG.

Terima kasih kerana membaca?

Terima kasih kerana membaca siaran saya dan lihatlah perpustakaan yang menarik ini. Kongsi siaran jika anda mahu. Saya menulis tentang AI, alatan sumber terbuka, Resume Match dan banyak lagi.

Ini adalah pegangan saya di mana anda boleh menghubungi saya:

Ikuti saya di DEV

Hubungi saya di LinkedIn

Ikuti saya di GitHub

Untuk kerjasama hantarkan saya e-mel di: srbh077@gmail.com

Atas ialah kandungan terperinci Saya Perpustakaan Sumber Terbuka Untuk Membina Carian RAG, Ejen & AI. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!