了解 RAG 工作流程：Python 中的檢索增強生成

檢索增強生成 (RAG) 工作流程是自然語言處理 (NLP) 中的一種高級方法，結合了檢索和生成功能。對於模型需要根據其訓練資料和外部知識來源產生回應的任務特別有用。本文將深入探討 RAG 的工作原理、用例以及如何在 Python 中實現它。

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什麼是檢索增強生成 (RAG)？

RAG 是一種結合了兩個組件的混合方法：

1. 檢索器：從外部知識庫取得相關文件或資訊。
2. 產生器：根據檢索到的文件產生連貫且上下文相關的回應。

透過組合這些元件，RAG 工作流程使模型能夠產生比獨立生成模型更準確、上下文感知和最新的輸出。

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RAG 工作流程如何運作

1. 輸入查詢：使用者提供查詢，例如問題或提示。
2. 文件檢索：檢索器在外部資料庫中搜尋相關文檔，例如 Elasticsearch、向量資料庫，甚至簡單的文字語料庫。
3. 上下文嵌入： 檢索到的文件與原始查詢一起傳遞到生成器以提供額外的上下文。
4. 回應產生： 生成器使用查詢和檢索到的文件來產生最終回應。

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RAG 的關鍵用例

1. 問題解答：使用內部和外部知識庫提供精確的答案。
2. 聊天機器人：利用最新或特定領域的知識增強對話式人工智慧系統。
3. 客戶支援：透過從大量常見問題或手冊中獲取並產生答案來解決查詢。
4. 研究協助：根據科學論文或其他研究資料總結和回答問題。

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在 Python 中實作 RAG

以下是使用 Python 逐步實現基本 RAG 工作流程：

1. 安裝必要的函式庫：

   pip install transformers langchain faiss-cpu sentence-transformers

1. 設定檢索器： 使用 FAISS 等向量資料庫進行高效率檢索。

   from sentence_transformers import SentenceTransformer
   import faiss

   # Initialize embedding model
   model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

   # Example documents
   documents = [
       "Python is a versatile programming language.",
       "Transformers are powerful models for NLP tasks.",
       "FAISS is used for vector similarity search."
   ]

   # Generate embeddings
   doc_embeddings = model.encode(documents)

   # Create FAISS index
   dimension = doc_embeddings.shape[1]
   index = faiss.IndexFlatL2(dimension)
   index.add(doc_embeddings)

1. 定義產生器： 使用 Hugging Face 中預先訓練的語言模式。

   from transformers import pipeline

   # Initialize text generation pipeline
   generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')

1. 整合檢索器與產生器： 將檢索器和生成器組合起來形成 RAG 工作流程。

   def rag_pipeline(query):
       # Retrieve similar documents
       query_embedding = model.encode([query])
       distances, indices = index.search(query_embedding, k=2)
       retrieved_docs = [documents[i] for i in indices[0]]

       # Generate response using retrieved documents
       context = "\n".join(retrieved_docs)
       prompt = f"Context: {context}\nQuery: {query}\nAnswer:"
       response = generator(prompt, max_length=50, num_return_sequences=1)

       return response[0]['generated_text']

   # Example query
   query = "What is FAISS?"
   print(rag_pipeline(query))

1. 測試工作流程： 運行腳本並提供各種查詢來測試系統的效能。

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RAG 工作流程的優點

1. 提升準確度： 利用外部知識產生上下文準確的回應。
2. 靈活性：透過改變知識庫來適應各種領域。
3. 可擴充性： 使用 FAISS 等可擴充檢索機制高效處理大型資料集。

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結論

檢索增強生成 (RAG) 工作流程透過整合檢索和生成，代表了 NLP 的重大進步。它用途廣泛，可應用於從客戶支援到研究等各個領域。透過在 Python 中實現 RAG（如上所示），您可以根據您的特定需求創建強大的、上下文感知的 AI 系統。

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隨意嘗試不同的檢索系統或微調產生器以更好地適合您的應用。 RAG 工作流程的可能性是巨大的！

以上是了解 RAG 工作流程：Python 中的檢索增強生成的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！